Fugu-MT 論文翻訳(概要): Named Entity Recognition in Context

論文の概要: Named Entity Recognition in Context

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20836v1
Date: Wed, 26 Mar 2025 08:37:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-28 12:53:29.310298
Title: Named Entity Recognition in Context
Title（参考訳）: コンテキストにおける名前付きエンティティ認識
Authors: Colin Brisson, Ayoub Kahfy, Marc Bui, Frédéric Constant,
Abstract要約: 本稿では,EvaHan2025 コンペティションのために Edit Dunhuang チームが開発した Named Entity Recognition システムについて述べる。提案手法は3つのコアコンポーネントを統合した。Pindola, 古典中国語の大量のコーパスに事前訓練された, 近代中国語のトランスフォーマーをベースとした双方向エンコーダ, ターゲットシーケンスごとに関連する外部コンテキストを取得する検索モジュールである。このアプローチを用いて、平均F1スコア85.58を達成し、競技ベースラインをほぼ5ポイント改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: We present the Named Entity Recognition system developed by the Edit Dunhuang team for the EvaHan2025 competition. Our approach integrates three core components: (1) Pindola, a modern transformer-based bidirectional encoder pretrained on a large corpus of Classical Chinese texts; (2) a retrieval module that fetches relevant external context for each target sequence; and (3) a generative reasoning step that summarizes retrieved context in Classical Chinese for more robust entity disambiguation. Using this approach, we achieve an average F1 score of 85.58, improving upon the competition baseline by nearly 5 points.
Abstract（参考訳）: 本稿では,EvaHan2025 コンペティションのために Edit Dunhuang チームが開発した Named Entity Recognition システムについて述べる。提案手法は,(1)古典中国語文の大規模コーパスに事前学習された現代中国語のトランスフォーマーをベースとした双方向エンコーダであるPindola,(2)ターゲット配列の外部コンテキストを抽出する検索モジュール,(3)古典中国語の検索コンテキストを要約した生成的推論ステップを,より堅牢なエンティティの曖昧さのために統合する。このアプローチを用いて、平均F1スコア85.58を達成し、競技ベースラインをほぼ5ポイント改善する。

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