論文の概要: Comparative Analysis of Extrinsic Factors for NER in French

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12750v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 23:50:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 10:25:38.717646
• Title: Comparative Analysis of Extrinsic Factors for NER in French
• Title（参考訳）: フランス語におけるNERの外部要因の比較分析
• Authors: Grace Yang, Zhiyi Li, Yadong Liu, Jungyeul Park,
• Abstract要約: 名前付きエンティティ認識(NER)は構造化情報の識別を目的とした重要なタスクである。 本稿では,NERモデルの性能向上のために,モデル構造,コーパスアノテーション,データ拡張手法などの諸要因について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1427407614592613
• License:
• Abstract: Named entity recognition (NER) is a crucial task that aims to identify structured information, which is often replete with complex, technical terms and a high degree of variability. Accurate and reliable NER can facilitate the extraction and analysis of important information. However, NER for other than English is challenging due to limited data availability, as the high expertise, time, and expenses are required to annotate its data. In this paper, by using the limited data, we explore various factors including model structure, corpus annotation scheme and data augmentation techniques to improve the performance of a NER model for French. Our experiments demonstrate that these approaches can significantly improve the model's F1 score from original CRF score of 62.41 to 79.39. Our findings suggest that considering different extrinsic factors and combining these techniques is a promising approach for improving NER performance where the size of data is limited.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は構造化情報を特定することを目的とした重要なタスクである。 正確で信頼性の高いNERは、重要な情報の抽出と分析を容易にする。 しかし、NERは、データのアノテートに高い専門性、時間、費用を必要とするため、データの可用性が限られているため、英語以外の分野では困難である。 本稿では, 限定データを用いて, モデル構造, コーパスアノテーション, データ拡張手法などの諸要因を探索し, フランス語NERモデルの性能向上を図る。 実験により,これらの手法はモデルのF1スコアを62.41から79.39に向上させることができることが示された。 以上の結果から,データサイズが制限されたNERの性能向上には,異なる外部要因を考慮し,これらの手法を組み合わせることが有望なアプローチであることが示唆された。

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