論文の概要: An Experimental Study on Data Augmentation Techniques for Named Entity Recognition on Low-Resource Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14551v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 19:45:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:04:18.676602
• Title: An Experimental Study on Data Augmentation Techniques for Named Entity Recognition on Low-Resource Domains
• Title（参考訳）: 低リソース領域における名前付きエンティティ認識のためのデータ拡張手法に関する実験的研究
• Authors: Arthur Elwing Torres, Edleno Silva de Moura, Altigran Soares da Silva, Mario A. Nascimento, Filipe Mesquita,
• Abstract要約: 広範に使われている2つのNERモデル(Bi-LSTM+CRFとBERT)において、メンション・リプレースメントとコンテキスト・ワード・リプレースメントという2つの顕著なテキスト拡張手法の有効性を評価する。 低リソース領域からの4つのデータセットについて実験を行い、トレーニングサブセットサイズと拡張例の数による様々な組み合わせの影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9903198600681908
• License:
• Abstract: Named Entity Recognition (NER) is a machine learning task that traditionally relies on supervised learning and annotated data. Acquiring such data is often a challenge, particularly in specialized fields like medical, legal, and financial sectors. Those are commonly referred to as low-resource domains, which comprise long-tail entities, due to the scarcity of available data. To address this, data augmentation techniques are increasingly being employed to generate additional training instances from the original dataset. In this study, we evaluate the effectiveness of two prominent text augmentation techniques, Mention Replacement and Contextual Word Replacement, on two widely-used NER models, Bi-LSTM+CRF and BERT. We conduct experiments on four datasets from low-resource domains, and we explore the impact of various combinations of training subset sizes and number of augmented examples. We not only confirm that data augmentation is particularly beneficial for smaller datasets, but we also demonstrate that there is no universally optimal number of augmented examples, i.e., NER practitioners must experiment with different quantities in order to fine-tune their projects.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は、伝統的に教師付き学習と注釈付きデータに依存する機械学習タスクである。 このようなデータを取得することは、特に医療、法律、金融などの専門分野において、しばしば困難である。 これらは一般に、利用可能なデータが不足しているため、ロングテールエンティティで構成される低リソースドメインと呼ばれる。 これを解決するために、元のデータセットから追加のトレーニングインスタンスを生成するために、データ拡張技術がますます採用されている。 本研究では,広く使われている2つのNERモデルであるBi-LSTM+CRFとBERTにおいて,メンション・リプレースメントとコンテクスト・ワード・リプレースメントという2つの顕著なテキスト拡張手法の有効性を評価する。 低リソース領域からの4つのデータセットについて実験を行い、トレーニングサブセットサイズと拡張例の数による様々な組み合わせの影響について検討する。 我々は、データ拡張がより小さなデータセットに特に有益であることを確認するだけでなく、NER実践者はプロジェクトを微調整するために異なる量で実験する必要があるという、普遍的に最適な拡張例が存在しないことも示している。

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