論文の概要: Zero- and Few-Shot Named-Entity Recognition: Case Study and Dataset in the Crime Domain (CrimeNER)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.02150v1
• Date: Mon, 02 Mar 2026 18:12:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:57.023956
• Title: Zero- and Few-Shot Named-Entity Recognition: Case Study and Dataset in the Crime Domain (CrimeNER)
• Title（参考訳）: ゼロショットとFewショットのエンティティ認識:犯罪ドメインにおけるケーススタディとデータセット(CrimeNER)
• Authors: Miguel Lopez-Duran, Julian Fierrez, Aythami Morales, Daniel DeAlcala, Gonzalo Mancera, Javier Irigoyen, Ruben Tolosana, Oscar Delgado, Francisco Jurado, Alvaro Ortigosa,
• Abstract要約: 犯罪関連ゼロ・Few-Shot NERのケーススタディであるCrimNERと一般犯罪関連名前認識データベース(CrimeNERdb)について述べる。 5種類の粗大犯罪と,22種類の微粒犯罪を定義した。 ケーススタディとアノテートデータの品質を,汎用的かつ一般的に使用されている大言語モデルだけでなく,現状NERモデルを用いたZeroおよびFew-Shot設定の実験により論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.568340126196153
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The extraction of critical information from crime-related documents is a crucial task for law enforcement agencies. Named-Entity Recognition (NER) can perform this task in extracting information about the crime, the criminal, or law enforcement agencies involved. However, there is a considerable lack of adequately annotated data on general real-world crime scenarios. To address this issue, we present CrimeNER, a case-study of Crime-related zero- and Few-Shot NER, and a general Crime-related Named-Entity Recognition database (CrimeNERdb) consisting of more than 1.5k annotated documents for the NER task extracted from public reports on terrorist attacks and the U.S. Department of Justice's press notes. We define 5 types of coarse crime entity and a total of 22 types of fine-grained entity. We address the quality of the case-study and the annotated data with experiments on Zero and Few-Shot settings with State-of-the-Art NER models as well as generalist and commonly used Large Language Models.
• Abstract（参考訳）: 犯罪関連文書から重要な情報を抽出することは、法執行機関にとって重要な課題である。 名前付きエンティティ認識(NER)は、犯罪、犯罪者、法執行機関に関する情報を抽出する作業を行うことができる。 しかし、一般的な実世界の犯罪シナリオに関する十分な注釈付きデータが不足している。 この問題に対処するため,犯罪関連ゼロ・Few-Shot NERのケーススタディであるCrimNERと,テロリスト攻撃の公的な報告と米国司法省のプレスリリースから抽出されたNERタスクに関する1.5万件以上の注釈付き文書からなる一般犯罪関連名前付きエンティティ認識データベース(CrimeNERdb)を提示する。 5種類の粗大犯罪と,22種類の微粒犯罪を定義した。 ケーススタディとアノテートデータの品質を,汎用的かつ一般的に使用されている大言語モデルだけでなく,現状NERモデルを用いたZeroおよびFew-Shot設定の実験により論じる。

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