低リソースかつノイジーなテキストに対する固有表現認識 - Ahogrammer

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低リソースかつノイジーなテキストに対する固有表現認識 - Ahogrammer

ACL 2019より以下の論文を紹介。 Towards Robust Named Entity Recognition for Historic German この論... ACL 2019より以下の論文を紹介。 Towards Robust Named Entity Recognition for Historic German この論文は、昔のドイツ語(1700年〜1900年くらい)に対する固有表現認識を行った論文。「昔のドイツ語の固有表現認識になんか興味ねーよ」と思うかもしれないが、要するに低リソースかつノイジーなテキストに対する固有表現認識を上手くやるための方法だと考えればいい。手法としては言語モデルを事前学習して、それを使って固有表現認識するというもの。時代の異なる２つのデータセットに対して検証したところ、従来手法より良い結果となった。昔のドイツ語に対する固有表現認識には3つの課題がある。一つはリソースの量が少ない点。現在よく使われているCoNLL 2003のデータセットと比べると、タグの付いたデータ量が少なく、その分難しくなっている。2つ目はテキ

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