Fugu-MT 論文翻訳(概要): Investigating OCR-Sensitive Neurons to Improve Entity Recognition in Historical Documents

論文の概要: Investigating OCR-Sensitive Neurons to Improve Entity Recognition in Historical Documents

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16934v3
Date: Mon, 18 Nov 2024 15:22:32 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-19 14:31:07.361077
Title: Investigating OCR-Sensitive Neurons to Improve Entity Recognition in Historical Documents
Title（参考訳）: 歴史的文書における OCR-Sensitive Neurons を用いたエンティティ認識の改善
Authors: Emanuela Boros, Maud Ehrmann,
Abstract要約: OCR感受性ニューロンは、歴史的文書におけるエンティティ認識に影響を及ぼす。クリーンでノイズの多いテキスト入力に応答してニューロンの活性化パターンを解析することにより、OCR感受性ニューロンを同定し、中和し、モデル性能を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3034660118699337
License:
Abstract: This paper investigates the presence of OCR-sensitive neurons within the Transformer architecture and their influence on named entity recognition (NER) performance on historical documents. By analysing neuron activation patterns in response to clean and noisy text inputs, we identify and then neutralise OCR-sensitive neurons to improve model performance. Based on two open access large language models (Llama2 and Mistral), experiments demonstrate the existence of OCR-sensitive regions and show improvements in NER performance on historical newspapers and classical commentaries, highlighting the potential of targeted neuron modulation to improve models' performance on noisy text.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Transformer アーキテクチャにおける OCR 感受性ニューロンの存在と,歴史的文書における名前付きエンティティ認識(NER)性能への影響について検討する。クリーンでノイズの多いテキスト入力に応答してニューロンの活性化パターンを解析することにより、OCR感受性ニューロンを同定し、中和し、モデル性能を向上させる。 2つのオープンアクセス大言語モデル(Llama2とMistral)に基づいて、実験はOCR感受性領域の存在を実証し、歴史的新聞や古典的な注釈においてNER性能の改善を示し、ノイズのあるテキストにおけるモデルの性能を改善するために標的ニューロン変調の可能性を強調した。

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