論文の概要: SSDAU: Structured Semantic Data Augmentation for Joint Entity and Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23440v4
• Date: Thu, 28 May 2026 10:01:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:54.542072
• Title: SSDAU: Structured Semantic Data Augmentation for Joint Entity and Relation Extraction
• Title（参考訳）: SSDAU:ジョイントエンティティとリレーショナル抽出のための構造化意味データ拡張
• Abstract要約: 拡張中の3つの意味構造を保存するために,textbfStructured Semantic Data Augmentation (SSDAU)を提案する。 SSDAUはエンティティラベルでテキストをセグメンテーションし、コンテキスト認識エンコーディングを通じてセマンティックな特徴をキャプチャし、エンティティセマンティクスを再構成して拡張データを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.034753239775426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Joint Entity and Relation Extraction (JERE) is highly sensitive to training data quality, making data augmentation a natural way to improve generalization. However, existing augmentation methods often weaken entity relevance and disrupt semantic structure, limiting their effectiveness for JERE. In this paper, we propose \textbf{Structured Semantic Data Augmentation (SSDAU)}, a method designed to preserve triple-aware semantic structure during augmentation. SSDAU segments text by entity labels, captures semantic features through context-aware encoding, and restructures entity semantics to generate augmented data. To distinguish semantically similar entities, SSDAU combines contextualized embeddings with traditional similarity scores. To reduce topic inconsistency, we apply BERTopic-based filtering to remove irrelevant augmentations. We evaluate SSDAU on datasets with different annotation types and compare its performance on five representative JERE models against seven popular augmentation baselines. Experiments show that SSDAU generates semantically consistent data, is more robust to ambiguity than non-LLM methods (8.95\% vs. 23.58\% average relative F1 decrease), and significantly outperforms strong alternatives in most settings.
• Abstract（参考訳）: 統合エンティティと関係抽出(JERE)は、データ品質のトレーニングに非常に敏感であり、データの拡張が一般化を改善する自然な方法になる。 しかし、既存の拡張手法はしばしばエンティティの関連性を弱め、意味構造を乱し、JEREの有効性を制限している。 本稿では,拡張中に三重認識のセマンティック構造を保存する方法として, SSDAU(textbf{Structured Semantic Data Augmentation)を提案する。 SSDAUはエンティティラベルでテキストをセグメンテーションし、コンテキスト認識エンコーディングを通じてセマンティックな特徴をキャプチャし、エンティティセマンティクスを再構成して拡張データを生成する。 意味的に類似したエンティティを区別するために、SSDAUはコンテキスト化された埋め込みと従来の類似度スコアを組み合わせる。 トピックの不整合を低減するため、BERTopicベースのフィルタリングを用いて無関係な拡張を除去する。 アノテーションタイプが異なるデータセット上でSSDAUを評価し,5つの代表的なJEREモデルの性能を7つの拡張ベースラインと比較した。 実験の結果、SSDAUは意味的に一貫したデータを生成し、非LLM法よりもあいまいさが強く(8.95\%対23.58\%の平均相対F1の減少)、ほとんどの設定では強力な代替手段よりもはるかに優れていることが示された。

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