論文の概要: Unified Lattice Graph Fusion for Chinese Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16917v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 09:31:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 16:49:14.096219
• Title: Unified Lattice Graph Fusion for Chinese Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: 中国名付きエンティティ認識のための統一格子グラフ融合
• Authors: Dixiang Zhang, Junyu Lu, Pingjian Zhang
• Abstract要約: 中国語のエンティティ認識のための統一格子グラフ融合(ULGF)手法を提案する。 ノード表現を学習するために反復的にセマンティックな相互作用を実行する複数のグラフベースのイントラソース自己アテンションとソース間相互ゲージ融合層を積み重ねる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.863877505377165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Integrating lexicon into character-level sequence has been proven effective to leverage word boundary and semantic information in Chinese named entity recognition (NER). However, prior approaches usually utilize feature weighting and position coupling to integrate word information, but ignore the semantic and contextual correspondence between the fine-grained semantic units in the character-word space. To solve this issue, we propose a Unified Lattice Graph Fusion (ULGF) approach for Chinese NER. ULGF can explicitly capture various semantic and boundary relations across different semantic units with the adjacency matrix by converting the lattice structure into a unified graph. We stack multiple graph-based intra-source self-attention and inter-source cross-gating fusion layers that iteratively carry out semantic interactions to learn node representations. To alleviate the over-reliance on word information, we further propose to leverage lexicon entity classification as an auxiliary task. Experiments on four Chinese NER benchmark datasets demonstrate the superiority of our ULGF approach.
• Abstract（参考訳）: 文字レベルシーケンスへのレキシコンの統合は、中国語名付きエンティティ認識(ner)における単語境界と意味情報の活用に効果的であることが証明されている。 しかしながら、従来のアプローチでは、通常、単語情報を統合するために特徴重み付けと位置結合を用いるが、文字-単語空間におけるきめ細かい意味単位間の意味的および文脈的対応は無視する。 この問題を解決するために,中国NERのための統一格子グラフ融合(ULGF)手法を提案する。 ULGFは、格子構造を統一グラフに変換することにより、様々なセマンティックユニットと隣接行列との様々なセマンティックおよび境界関係を明示的に捉えることができる。 ノード表現を学習するために、複数のグラフベースのイントラソース自己アテンションと、反復的にセマンティックな相互作用を実行するソース間融合層を積み重ねる。 さらに,単語情報に対する過度な依存を軽減するために,辞書エンティティ分類を補助課題として活用することを提案する。 4つの中国のNERベンチマークデータセットの実験は、ULGFアプローチの優位性を実証している。

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