固有表現抽出におけるアノテーション手法の比較

会議名: 言語資源活用ワークショップ2016, 開催地: 国立国語研究所, 会期: 2017年3月7日-8日, 主催: 国立国語研究所 コーパス開発センター本稿では, 非専門家による固有表現抽出のタスクとしてのアノテーションを題材に, ふたつの手法について比較を行った. ひとつは既存の固有表現抽出器によるアノテーション結果に対し, 人手で修正を行う手法であり, もうひとつは人手で一からアノテーションを行う手法である. 実験には現代日本語書き言葉均衡コーパス(BCCWJ) を利用し, 手法ごとに1 テキストに対し2 人の非専門家を割り当てて, アノテーションを行った. 評価には, アノテーションにかかる時間, 一致率, Gold Standard との比較による正解率, それぞれの手法で作成されたコーパスを訓練事例とした場合の正解率を利用し, ジャンルごと, 及び, 全ジャンルのマイクロ平均とマクロ平均を算出した. 本実験の結果から, 全ジャンルのマイクロ平均とマクロ平均で比較した場合には既存のアノテーション結果を用いた手法の方が良い結果となるが, 既存の固有表現抽出器の訓練事例から離れたジャンルで同様に比較した場合には人手でアノテーションを行う手法の方が良い結果となることが明らかになった

On the Use of Parsing for Named Entity Recognition

[Abstract] Parsing is a core natural language processing technique that can be used to obtain the structure underlying sentences in human languages. Named entity recognition (NER) is the task of identifying the entities that appear in a text. NER is a challenging natural language processing task that is essential to extract knowledge from texts in multiple domains, ranging from financial to medical. It is intuitive that the structure of a text can be helpful to determine whether or not a certain portion of it is an entity and if so, to establish its concrete limits. However, parsing has been a relatively little-used technique in NER systems, since most of them have chosen to consider shallow approaches to deal with text. In this work, we study the characteristics of NER, a task that is far from being solved despite its long history; we analyze the latest advances in parsing that make its use advisable in NER settings; we review the different approaches to NER that make use of syntactic information; and we propose a new way of using parsing in NER based on casting parsing itself as a sequence labeling task.Xunta de Galicia; ED431C 2020/11Xunta de Galicia; ED431G 2019/01This work has been funded by MINECO, AEI and FEDER of UE through the ANSWER-ASAP project (TIN2017-85160-C2-1-R); and by Xunta de Galicia through a Competitive Reference Group grant (ED431C 2020/11). CITIC, as Research Center of the Galician University System, is funded by the Consellería de Educación, Universidade e Formación Profesional of the Xunta de Galicia through the European Regional Development Fund (ERDF/FEDER) with 80%, the Galicia ERDF 2014-20 Operational Programme, and the remaining 20% from the Secretaría Xeral de Universidades (Ref. ED431G 2019/01). Carlos Gómez-Rodríguez has also received funding from the European Research Council (ERC), under the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme (FASTPARSE, Grant No. 714150)

＜全文＞言語資源活用ワークショップ2016発表論文集

会議名: 言語資源活用ワークショップ2016, 開催地: 国立国語研究所, 会期: 2017年3月7日-8日, 主催: 国立国語研究所 コーパス開発センタ