論文の概要: Wiki-TabNER: Integrating Named Entity Recognition into Wikipedia Tables
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04577v2
- Date: Fri, 02 May 2025 17:52:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.617257
- Title: Wiki-TabNER: Integrating Named Entity Recognition into Wikipedia Tables
- Title（参考訳）: Wiki-TabNER: 名前付きエンティティ認識をウィキペディアテーブルに統合
- Authors: Aneta Koleva, Martin Ringsquandl, Ahmed Hatem, Thomas Runkler, Volker Tresp,
- Abstract要約: 新しいデータセットであるWiki-TabNERは、既存のベンチマークデータセットを強化するために提案されている。
本稿では,Wiki-TabNERデータセットとラベリングプロセスの特徴について述べる。
さらに,内部テーブルNERタスク上での新しい大規模言語モデルを評価するためのプロンプトフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.330753799139845
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Interest in solving table interpretation tasks has grown over the years, yet it still relies on existing datasets that may be overly simplified. This is potentially reducing the effectiveness of the dataset for thorough evaluation and failing to accurately represent tables as they appear in the real-world. To enrich the existing benchmark datasets, we extract and annotate a new, more challenging dataset. The proposed Wiki-TabNER dataset features complex tables containing several entities per cell, with named entities labeled using DBpedia classes. This dataset is specifically designed to address named entity recognition (NER) task within tables, but it can also be used as a more challenging dataset for evaluating the entity linking task. In this paper we describe the distinguishing features of the Wiki-TabNER dataset and the labeling process. In addition, we propose a prompting framework for evaluating the new large language models on the within tables NER task. Finally, we perform qualitative analysis to gain insights into the challenges encountered by the models and to understand the limitations of the proposed~dataset.
- Abstract（参考訳）: テーブル解釈タスクの解決への関心は長年にわたって高まっているが、それでも過度に単純化される可能性のある既存のデータセットに依存している。
これにより、データセットの徹底的な評価の有効性が低下し、現実世界に現れるテーブルを正確に表現できない可能性がある。
既存のベンチマークデータセットを充実させるために、我々は、新しいより困難なデータセットを抽出し、注釈付けします。
提案したWiki-TabNERデータセットは、DBpediaクラスを使用してラベル付けされた名前付きエンティティを持つ、セル毎に複数のエンティティを含む複雑なテーブルを備えている。
このデータセットは、テーブル内の名前付きエンティティ認識(NER)タスクに対処するように特別に設計されているが、エンティティリンクタスクを評価するためのより困難なデータセットとしても使用できる。
本稿では,Wiki-TabNERデータセットとラベリングプロセスの区別機能について述べる。
さらに,NERタスク内における新しい大規模言語モデルの評価を行うためのプロンプトフレームワークを提案する。
最後に,モデルが直面する課題を把握し,提案した–データセットの限界を理解するために定性分析を行う。
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