論文の概要: Revisiting Projection-based Data Transfer for Cross-Lingual Named Entity Recognition in Low-Resource Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18750v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 21:00:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:02:36.538178
• Title: Revisiting Projection-based Data Transfer for Cross-Lingual Named Entity Recognition in Low-Resource Languages
• Title（参考訳）: 低リソース言語における言語間名前付きエンティティ認識のためのプロジェクションベースデータ転送の再検討
• Authors: Andrei Politov, Oleh Shkalikov, René Jäkel, Michael Färber,
• Abstract要約: 本手法は, クロスリンガルNERに有効な手法であることを示す。 本稿では,対象候補を抽出したソースエンティティとマッチングする新しい形式化されたプロジェクション手法を提案する。 これらの知見は、低リソース言語におけるクロスリンガルなエンティティ認識のためのモデルベース手法の代替として、プロジェクションベースのデータ転送の堅牢性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.612181075294327
• License:
• Abstract: Cross-lingual Named Entity Recognition (NER) leverages knowledge transfer between languages to identify and classify named entities, making it particularly useful for low-resource languages. We show that the data-based cross-lingual transfer method is an effective technique for crosslingual NER and can outperform multilingual language models for low-resource languages. This paper introduces two key enhancements to the annotation projection step in cross-lingual NER for low-resource languages. First, we explore refining word alignments using back-translation to improve accuracy. Second, we present a novel formalized projection approach of matching source entities with extracted target candidates. Through extensive experiments on two datasets spanning 57 languages, we demonstrated that our approach surpasses existing projectionbased methods in low-resource settings. These findings highlight the robustness of projection-based data transfer as an alternative to model-based methods for crosslingual named entity recognition in lowresource languages.
• Abstract（参考訳）: 言語間の名前付きエンティティ認識(NER)は、名前付きエンティティを識別し分類するために言語間の知識伝達を利用する。 本手法は多言語間NERにおいて有効な手法であり,低リソース言語における多言語言語モデルよりも優れていることを示す。 本稿では,低リソース言語用言語間NERにおけるアノテーションプロジェクションステップの2つの重要な拡張について紹介する。 まず,バックトランスレーションによる単語アライメントの精細化について検討し,精度を向上する。 第2に,対象候補を抽出したソースエンティティとマッチングする,新しい形式化されたプロジェクション手法を提案する。 57言語にまたがる2つのデータセットに関する広範な実験を通して、我々のアプローチが、低リソース環境における既存のプロジェクションベースの手法を超えることを実証した。 これらの知見は、低リソース言語におけるクロスリンガルなエンティティ認識のためのモデルベース手法の代替として、プロジェクションベースのデータ転送の堅牢性を強調している。

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