論文の概要: DynamicNER: A Dynamic, Multilingual, and Fine-Grained Dataset for LLM-based Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11022v4
• Date: Mon, 24 Feb 2025 08:46:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:36:55.495885
• Title: DynamicNER: A Dynamic, Multilingual, and Fine-Grained Dataset for LLM-based Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: DynamicNER: LLMに基づく名前付きエンティティ認識のための動的・多言語的・細粒度データセット
• Authors: Hanjun Luo, Yingbin Jin, Xinfeng Li, Xuecheng Liu, Ruizhe Chen, Tong Shang, Kun Wang, Qingsong Wen, Zuozhu Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に特化して設計された最初のNERデータセットであるDynamicNERを提案する。 8つの言語と155のエンティティタイプをカバーし、コーパスは複数の専門ドメインにまたがっている。 2段階戦略と軽量LLMに基づく新しいNER法であるCascadeNERを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.1223074396331
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the advancement of Large Language Models (LLMs), more and more researchers apply LLMs for Named Entity Recognition (NER) methods, bringing vitality to this classical Natural Language Processing task. However, existing datasets are designed for traditional machine learning methods, inadequate for LLM-based methods in terms of corpus selection, entity categorization, and design logic. This limitation leads to less effective evaluation and model fine-tuning. To address this issue, we propose DynamicNER, the first NER dataset specifically designed for LLMs and with dynamic categorization, transcending the limitations of fixed categorization in existing datasets. It is also multi-lingual and multi-granular, covering 8 languages and 155 entity types, with corpus spanning multiple specialized domains. Furthermore, in response to the limitations demonstrated by existing LLM-based methods during DynamicNER testing, we develop CascadeNER, a novel NER method based on a two-stage strategy and lightweight LLMs, addressing the problems in current methods. Experiments show that DynamicNER is an effective benchmark for LLM-based NER methods, and CascadeNER outperforms existing methods with fewer computational resources. Our work is opened at https://github.com/CascadeNER/CascadeNER.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の進歩に伴い、LLMを名前付きエンティティ認識(NER)メソッドに適用する研究者が増え、この古典的な自然言語処理タスクに活力をもたらす。 しかし、既存のデータセットは従来の機械学習手法のために設計されており、コーパスの選択、エンティティの分類、設計ロジックの観点からはLLMベースの手法では不十分である。 この制限は、より効果的に評価され、微調整をモデル化する。 この問題に対処するため,我々は,LLM向けに設計された最初のNERデータセットであるDynamicNERを提案する。 また、多言語および多言語で、8言語と155のエンティティタイプをカバーし、コーパスは複数の専門ドメインにまたがる。 さらに,DynamicNER テストにおける既存の LLM 手法の限界に対応するために,2段階戦略と軽量 LLM に基づく新しい NER 手法である CascadeNER を開発した。 実験により、DynamicNERはLLMベースのNER手法の効果的なベンチマークであり、CascadeNERは計算資源が少ない既存の手法よりも優れていることが示された。 私たちの作業はhttps://github.com/CascadeNER/CascadeNERで公開されています。

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