論文の概要: Composited-Nested-Learning with Data Augmentation for Nested Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12779v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 16:46:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 17:59:05.018905
• Title: Composited-Nested-Learning with Data Augmentation for Nested Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: Nested Named Entity Recognition のためのデータ拡張による複合学習
• Authors: Xingming Liao, Nankai Lin, Haowen Li, Lianglun Cheng, Zhuowei Wang, Chong Chen,
• Abstract要約: Nested Named Entity Recognition (NNER)は、重複したエンティティ認識に対処することに焦点を当てている。 データ拡張は、アノテートされたコーパスの不足に対処するための効果的なアプローチである。 ネストワードとネストラベルを組み合わせてネストしたエンティティをモデル化する複合-ネスト-ラベル分類法(CNLC)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.188242370198818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nested Named Entity Recognition (NNER) focuses on addressing overlapped entity recognition. Compared to Flat Named Entity Recognition (FNER), annotated resources are scarce in the corpus for NNER. Data augmentation is an effective approach to address the insufficient annotated corpus. However, there is a significant lack of exploration in data augmentation methods for NNER. Due to the presence of nested entities in NNER, existing data augmentation methods cannot be directly applied to NNER tasks. Therefore, in this work, we focus on data augmentation for NNER and resort to more expressive structures, Composited-Nested-Label Classification (CNLC) in which constituents are combined by nested-word and nested-label, to model nested entities. The dataset is augmented using the Composited-Nested-Learning (CNL). In addition, we propose the Confidence Filtering Mechanism (CFM) for a more efficient selection of generated data. Experimental results demonstrate that this approach results in improvements in ACE2004 and ACE2005 and alleviates the impact of sample imbalance.
• Abstract（参考訳）: Nested Named Entity Recognition (NNER)は、重複したエンティティ認識に対処することに焦点を当てている。 Flat Named Entity Recognition (FNER)と比較して、NNERのコーパスには注釈付きリソースが不足している。 データ拡張は、アノテートされたコーパスの不足に対処するための効果的なアプローチである。 しかし,NNERのデータ拡張手法の探索は極めて不十分である。 NNERにネストされたエンティティが存在するため、既存のデータ拡張メソッドはNNERタスクに直接適用できない。 そこで本研究では,ネストワードとネストラベルを組み合わせ,ネストしたエンティティをモデル化するCNLC(Composited-Nested-Label Classification)を提案する。 データセットはComposited-Nested-Learning (CNL)を使用して拡張される。 さらに、より効率的なデータ選択のための信頼度フィルタリング機構(CFM)を提案する。 実験の結果,ACE2004とACE2005は改善され,サンプルの不均衡の影響が軽減された。

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