論文の概要: A survey on recent advances in named entity recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10825v1
- Date: Fri, 19 Jan 2024 17:21:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 15:10:03.811029
- Title: A survey on recent advances in named entity recognition
- Title(参考訳): 名前付きエンティティ認識の最近の進歩に関する調査
- Authors: Imed Keraghel and Stanislas Morbieu and Mohamed Nadif
- Abstract要約: NERに対する最近のポピュラーなアプローチの概要を紹介する。
また,Large Language Models (LLMs) を含むグラフおよびトランスフォーマーベースの手法についても検討する。
我々は,異なる特徴を持つ各種データセット上での主NER実装の性能を評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.02138130221506
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Named Entity Recognition seeks to extract substrings within a text that name
real-world objects and to determine their type (for example, whether they refer
to persons or organizations). In this survey, we first present an overview of
recent popular approaches, but we also look at graph- and transformer- based
methods including Large Language Models (LLMs) that have not had much coverage
in other surveys. Second, we focus on methods designed for datasets with scarce
annotations. Third, we evaluate the performance of the main NER implementations
on a variety of datasets with differing characteristics (as regards their
domain, their size, and their number of classes). We thus provide a deep
comparison of algorithms that are never considered together. Our experiments
shed some light on how the characteristics of datasets affect the behavior of
the methods that we compare.
- Abstract(参考訳): Named Entity Recognitionは、現実世界のオブジェクトを名付けるテキスト内でサブストリングを抽出し、それらのタイプ(例えば、人や組織を指すかどうか)を決定する。
本稿では,近年の一般的なアプローチの概要を紹介するとともに,他の調査ではあまり取り上げられていない大規模言語モデル(LLM)を含むグラフおよびトランスフォーマーベースの手法についても考察する。
第二に、アノテーションの少ないデータセット用に設計された手法に焦点を当てる。
第3に,異なる特徴(ドメイン,サイズ,クラス数など)を持つデータセットに対して,主要なNER実装の性能を評価する。
したがって、一緒に考慮されないアルゴリズムの深い比較を提供する。
私たちの実験では、データセットの特徴が、比較したメソッドの振る舞いにどのように影響するかについて光を当てました。
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