論文の概要: TWIX: a Two-Stage Approach for End-To-End Named Entity Recognition and Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00832v1
• Date: Tue, 01 Sep 2026 07:33:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.433755
• Title: TWIX: a Two-Stage Approach for End-To-End Named Entity Recognition and Relation Extraction
• Title（参考訳）: TWIX: エンド・ツー・エンドなエンティティ認識と関係抽出のための2段階アプローチ
• Authors: Marco Martinelli, Laura Menotti,
• Abstract要約: Information eXtraction (TWIX) は3つの相互接続モジュールを備えたエンドツーエンドのIEパイプラインである。 提案手法は, ベースラインを広いマージンで大幅に上回ることを示す。 これらの結果から,提案した2段パイプラインは実運用環境での精度とリコールを効果的に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.010610049589247035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The exponential growth of scientific publications calls for automatic Information Extraction (IE) systems to support knowledge discovery. In this context, the GutBrainIE benchmark evaluates Named Entity Recognition (NER), Named Entity Recognition and Disambiguation (NERD), and Relation Extraction (RE) systems in the gut-brain axis domain. We propose Two-stage Workflow for Information eXtraction (TWIX), an end-to-end IE pipeline featuring three interconnected modules, each leveraging a two-stage framework to solve all four GutBrainIE subtasks. Evaluation on the development and test sets shows that our method substantially outperforms the baseline by a wide margin, while also ranking first among all participant submissions across all subtasks. These results indicate that the proposed two-stage pipeline effectively improves both precision and recall in practical settings.
• Abstract（参考訳）: 科学出版物の指数関数的な成長は、知識発見を支援するための自動情報抽出(IE)システムを要求する。 この文脈において、GutBrainIEベンチマークは、内脳軸領域における名前付きエンティティ認識(NER)、名前付きエンティティ認識と曖昧さ回避(NERD)、関係抽出(RE)システムを評価する。 3つの相互接続モジュールを備えたエンドツーエンドのIEパイプラインであるTWIX(Two-stage Workflow for Information eXtraction)を提案する。 評価の結果,提案手法は全サブタスクにまたがる全てのサブタスクの参加者のうち,1位にランクインし,ベースラインをはるかに上回る結果となった。 これらの結果から,提案した2段パイプラインは実運用環境での精度とリコールを効果的に向上することが示された。

関連論文リスト

• Enhancing Semantic Document Retrieval- Employing Group Steiner Tree Algorithm with Domain Knowledge Enrichment [0.0]
  本研究は,多目的アルゴリズム「グループスタイナーツリーを用いた意味に基づく概念検索」の開発に焦点をあてる。 提案アルゴリズムはドメイン情報を組み込んでセマンティック・アウェア・ナレッジ表現とデータアクセスを強化する。 SemDRシステムの有効性を評価するために、170の現実世界の検索クエリからなるベンチマークを用いて性能評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-28T08:29:55Z)
• Divide-Then-Align: Honest Alignment based on the Knowledge Boundary of RAG [51.120170062795566]
  本稿では,問合せが知識境界外にある場合の"I don't know"で応答する機能を備えたRAGシステムを実現するためのDTAを提案する。 DTAは適切な棄権と精度のバランスをとり、検索強化システムの信頼性と信頼性を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-27T08:21:21Z)
• On the Role of Feedback in Test-Time Scaling of Agentic AI Workflows [71.92083784393418]
  エージェントAI(自律的な計画と行動を行うシステム)は広く普及しているが、複雑なタスクにおけるタスクの成功率は低いままである。 推論時のアライメントは、サンプリング、評価、フィードバックの3つのコンポーネントに依存します。 本稿では,様々な形態の批判から抽出されたフィードバックを繰り返し挿入するIterative Agent Decoding(IAD)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-02T17:40:47Z)
• Interactive Occlusion Boundary Estimation through Exploitation of Synthetic Data [3.8408551754139024]
  閉塞境界(OBs)は、2次元画像における閉塞事象を幾何学的に局所化する。 そこで我々は,2次元画像の自動生成のためのMesh2OBというツールを開発した。 我々は,実世界のOB-LabNameを作成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T13:07:09Z)
• Joint Multimodal Transformer for Emotion Recognition in the Wild [49.735299182004404]
  マルチモーダル感情認識(MMER)システムは、通常、単調なシステムよりも優れている。 本稿では,キーベースのクロスアテンションと融合するために,ジョイントマルチモーダルトランス (JMT) を利用するMMER法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T17:23:38Z)
• Rethinking Negative Instances for Generative Named Entity Recognition [24.471319308957035]
  GNERはジェネレーティブNERシステムであり、見えないエンティティドメイン間でゼロショットのパフォーマンスが改善されている。 本稿では,非構造的予測を構造化エンティティに変換するために最適化したLCSマッチングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T14:30:37Z)
• Hybrid Rule-Neural Coreference Resolution System based on Actor-Critic Learning [53.73316523766183]
  コアレゾリューションシステムは2つの主要なタスクに取り組む必要がある。 ひとつのタスクは、潜在的な言及のすべてを検出することであり、もう1つは、可能な言及ごとに前者のリンクを学習することである。 本稿では,アクター・クリティカル・ラーニングに基づく複合ルール・ニューラル・コア参照解決システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T08:55:47Z)
• SEA: Bridging the Gap Between One- and Two-stage Detector Distillation via SEmantic-aware Alignment [76.80165589520385]
  細粒度情報を抽象化する性質から,SEA (SEmantic-Aware Alignment) 蒸留法を命名した。 1段検出器と2段検出器の両方において、挑戦的な物体検出タスクにおいて、最先端の新たな結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-02T04:24:05Z)
• DWIE: an entity-centric dataset for multi-task document-level information extraction [23.412500230644433]
  DWIEは、4つの主要な情報抽出(IE)アノテーションサブタスクを組み合わせた、新しく作成されたマルチタスクデータセットである。 DWIEは、完全なドキュメントのレベルで概念的エンティティの相互作用と特性を記述するエンティティ中心のデータセットとして考えられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-26T15:53:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。