الملخص ندرس التعلم التعرف على الكيان المسمى في وجود التعليقات التوضيحية في الكيان المفقود.نحن نقترب من هذا الإعداد باسم وضع علامات مع المتغيرات الكامنة واقتراح خسارة جديدة، ونسبة الكيان المتوقعة، لتعلم النماذج بحضور العلامات المفقودة بشكل منهجي.نظرا لأن نهجنا صوتي من الناحية النظرية ومفيدة تجريبيا.تجريفيا، نجد أنه يجتمع أو يتجاوز أداء خطوط أساس قوية وحديثة من بين الفنون عبر مجموعة متنوعة من اللغات والسيناريوهات التوضيحية ومبالغ البيانات المسمى.على وجه الخصوص، نجد أنه يتفوق بشكل كبير على الطرق السابقة من الأساليب السابقة من Mayhew et al.(2019) ولي وآخرون.(2021) بواسطة +12.7 و +2.3 F1 النتيجة في بيئة صعبة مع فقط 1000 عرض توضيحية متحيزة، بلغ متوسطها عبر 7 مجموعات من مجموعات البيانات.نظهر أيضا أنه عندما يقترن نهجنا، فإن مخطط التعليق التوضيحي رواية متفوقة تفوق التعليق التوضيحي الشامل لميزانيات التوضيحية المتواضعة
Abstract We study learning named entity recognizers in the presence of missing entity annotations. We approach this setting as tagging with latent variables and propose a novel loss, the Expected Entity Ratio, to learn models in the presence of systematically missing tags. We show that our approach is both theoretically sound and empirically useful. Experimentally, we find that it meets or exceeds performance of strong and state-of-the-art baselines across a variety of languages, annotation scenarios, and amounts of labeled data. In particular, we find that it significantly outperforms the previous state-of-the-art methods from Mayhew et al. (2019) and Li et al. (2021) by +12.7 and +2.3 F1 score in a challenging setting with only 1,000 biased annotations, averaged across 7 datasets. We also show that, when combined with our approach, a novel sparse annotation scheme outperforms exhaustive annotation for modest annotation budgets.1
References used
https://aclanthology.org/
Entity Linking (EL) systems have achieved impressive results on standard benchmarks mainly thanks to the contextualized representations provided by recent pretrained language models. However, such systems still require massive amounts of data -- mill
Abstract We take a step towards addressing the under- representation of the African continent in NLP research by bringing together different stakeholders to create the first large, publicly available, high-quality dataset for named entity recognition
Named Entity Recognition is an essential task in natural language processing to detect entities and classify them into predetermined categories. An entity is a meaningful word, or phrase that refers to proper nouns. Named Entities play an important r
Nowadays, named entity recognition (NER) achieved excellent results on the standard corpora. However, big issues are emerging with a need for an application in a specific domain, because it requires a suitable annotated corpus with adapted NE tag-set
Current work in named entity recognition (NER) shows that data augmentation techniques can produce more robust models. However, most existing techniques focus on augmenting in-domain data in low-resource scenarios where annotated data is quite limite