論文の概要: Filtered Semi-Markov CRF
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18028v1
- Date: Wed, 29 Nov 2023 19:11:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-01 19:00:44.928535
- Title: Filtered Semi-Markov CRF
- Title（参考訳）: フィルタ付きセミマルコフcrf
- Authors: Urchade Zaratiana, Nadi Tomeh, Niama El Khbir, Pierre Holat, Thierry
Charnois
- Abstract要約: Semi-Markov CRF はテキストセグメンテーションタスクのための従来の線形チェイン CRF の代替として提案されている。
半CRFは,(1)シークエンス長の2次複雑さ,(2)シークエンスラベリングタスクのCRFに比べ性能が劣る2つの大きな欠点に悩まされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.839857803092043
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Semi-Markov CRF has been proposed as an alternative to the traditional Linear
Chain CRF for text segmentation tasks such as Named Entity Recognition (NER).
Unlike CRF, which treats text segmentation as token-level prediction, Semi-CRF
considers segments as the basic unit, making it more expressive. However,
Semi-CRF suffers from two major drawbacks: (1) quadratic complexity over
sequence length, as it operates on every span of the input sequence, and (2)
inferior performance compared to CRF for sequence labeling tasks like NER. In
this paper, we introduce Filtered Semi-Markov CRF, a variant of Semi-CRF that
addresses these issues by incorporating a filtering step to eliminate
irrelevant segments, reducing complexity and search space. Our approach is
evaluated on several NER benchmarks, where it outperforms both CRF and Semi-CRF
while being significantly faster. The implementation of our method is available
on \href{https://github.com/urchade/Filtered-Semi-Markov-CRF}{Github}.
- Abstract（参考訳）: Semi-Markov CRFは、名前付きエンティティ認識(NER)のようなテキストセグメンテーションタスクのための従来の線形チェインCRFの代替として提案されている。
テキストセグメンテーションをトークンレベルの予測として扱うCRFとは異なり、Semi-CRFはセグメントを基本単位とみなし、表現力を高めている。
しかし、Semi-CRFは、(1)入力シーケンスの各スパンで動作するシーケンス長の2次複雑さと、(2)NERのようなシーケンスラベリングタスクのCRFに比べて性能が劣る2つの大きな欠点に悩まされている。
本稿では,不適切なセグメントを除去し,複雑性と検索空間を低減し,フィルタ処理を取り入れたセミCRFの変種であるフィルタセミマルコフCRFを紹介する。
提案手法はいくつかのNERベンチマークで評価され,CRFとSemi-CRFのどちらよりも高速である。
本手法の実装は \href{https://github.com/urchade/Filtered-Semi-Markov-CRF}{Github} で利用可能である。
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