論文の概要: Seed-Guided Fine-Grained Entity Typing in Science and Engineering Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13129v2
• Date: Tue, 20 Feb 2024 18:50:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 19:37:13.882829
• Title: Seed-Guided Fine-Grained Entity Typing in Science and Engineering Domains
• Title（参考訳）: 科学・工学領域における種誘導型細粒体タイピング
• Authors: Yu Zhang, Yunyi Zhang, Yanzhen Shen, Yu Deng, Lucian Popa, Larisa Shwartz, ChengXiang Zhai, Jiawei Han
• Abstract要約: 科学・工学分野において,シード誘導型細粒度エンティティタイピングの課題について検討する。 まず、ラベルのないコーパスから各タイプのエンティティを抽出し、弱い監視力を高めるSETypeを提案する。 そして、リッチなエンティティをラベルなしのテキストにマッチさせ、擬似ラベル付きサンプルを取得し、見知らぬ型と見えない型の両方に推論できるテキストエンテリメントモデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.02035914828596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately typing entity mentions from text segments is a fundamental task for various natural language processing applications. Many previous approaches rely on massive human-annotated data to perform entity typing. Nevertheless, collecting such data in highly specialized science and engineering domains (e.g., software engineering and security) can be time-consuming and costly, without mentioning the domain gaps between training and inference data if the model needs to be applied to confidential datasets. In this paper, we study the task of seed-guided fine-grained entity typing in science and engineering domains, which takes the name and a few seed entities for each entity type as the only supervision and aims to classify new entity mentions into both seen and unseen types (i.e., those without seed entities). To solve this problem, we propose SEType which first enriches the weak supervision by finding more entities for each seen type from an unlabeled corpus using the contextualized representations of pre-trained language models. It then matches the enriched entities to unlabeled text to get pseudo-labeled samples and trains a textual entailment model that can make inferences for both seen and unseen types. Extensive experiments on two datasets covering four domains demonstrate the effectiveness of SEType in comparison with various baselines.
• Abstract（参考訳）: テキストセグメントからの正確な型付けエンティティは、様々な自然言語処理アプリケーションにとって基本的なタスクである。 以前の多くのアプローチでは、エンティティ型付けを行うために大量の人間注釈データに依存している。 それでも、高度に専門化された科学と工学の領域(例えば、ソフトウェア工学とセキュリティ)でそのようなデータを収集することは、モデルが機密データセットに適用する必要がある場合、トレーニングデータと推論データの間のドメインギャップを言及することなく、時間とコストがかかる。 本稿では,各エンティティタイプの名称と数種を唯一の監督として,新たなエンティティ参照を目に見える型と見えない型(すなわちシードエンティティのない型)に分類することを目的とした,科学・工学領域における種誘導型(seed-guided fine-grained)の課題について検討する。 そこで本研究では,まず,事前学習した言語モデルの文脈化表現を用いて,ラベルのないコーパスから各タイプのエンティティを抽出し,弱い監視力を高めるSETypeを提案する。 そして、リッチなエンティティをラベルなしのテキストにマッチさせ、擬似ラベル付きサンプルを取得し、見知らぬ型と見えない型の両方に推論できるテキストエンテリメントモデルを訓練する。 4つのドメインをカバーする2つのデータセットに関する広範な実験は、様々なベースラインと比較してsetypeの有効性を示している。

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