لمعالجة أزمة تلوح في الأفق من التقييم غير المقصود للتعرف على الكيان المسمى، نقترح إرشادات وإدخال SEQSCORE، حزمة البرمجيات لتحسين استنساخ.المبادئ التوجيهية التي نقترحها هي بسيطة للغاية ومركز حول الشفافية فيما يتعلق بكيفية تشفير القطاعات وسجلها.نوضح أنه على الرغم من البساطة الواضحة لتقييم NER، فإن الاختلافات غير المبلغ عليها في إجراءات التهديف يمكن أن تؤدي إلى تغييرات في الدرجات التي تعد كل من حجمها ملحوظا ومهمة إحصائية.وصفنا Seqcore، الذي يتناول العديد من القضايا التي تسبب فشل النسخ المتماثل.
To address a looming crisis of unreproducible evaluation for named entity recognition, we propose guidelines and introduce SeqScore, a software package to improve reproducibility. The guidelines we propose are extremely simple and center around transparency regarding how chunks are encoded and scored. We demonstrate that despite the apparent simplicity of NER evaluation, unreported differences in the scoring procedure can result in changes to scores that are both of noticeable magnitude and statistically significant. We describe SeqScore, which addresses many of the issues that cause replication failures.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
الملخص نتخذ خطوة نحو معالجة تمثيل القارة الأفريقية في أبحاث NLP من خلال جلب مختلف أصحاب المصلحة من أصحاب المصلحة في إنشاء بيانات كبيرة متاحة للجمهور وعالية الجودة للتعرف على الكيان المسمى (NER) في عشرة لغات أفريقية.إننا نقوم بالتفصيل خصائص هذه اللغات
يدل العمل الحالي في التعرف على الكيان المسمى (NER) أن تقنيات تكبير البيانات يمكن أن تنتج نماذج أكثر قوة.ومع ذلك، تركز معظم التقنيات الموجودة على زيادة البيانات داخل المجال في سيناريوهات الموارد المنخفضة حيث تكون البيانات المشروحة محدودة للغاية.في هذا
نستكشف تطبيق خوارزميات NER-Art-Branch إلى نصوص مركز الاتصال التي تم إنشاؤها ASR. ركز العمل السابق في هذا المجال على استخدام نموذج Bilstm-CRF الذي اعتمد على تضمين الدعوى؛ ومع ذلك، فإن مثل هذا النموذج غير عملي من حيث الكمون واستهلاك الذاكرة. في بيئة ال
يعد التعرف على الكيان المسمى مهمة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية للكشف عن الكيانات وتصنيفها إلى فئات محددة سلفا. كيان هو كلمة ذات معنى، أو عبارة تشير إلى الأسماء المناسبة. تلعب الكيانات المسماة دورا مهما في مهام NLP المختلفة مثل استخراج المعلومات، و
يتزايد استخدام التعرف على الكيان المسمى (NER) على النصوص العربية القديمة بشكل مطرد.ومع ذلك، فقد تم تطوير معظم الأدوات لإرجاع اللغة الإنجليزية الحديثة أو تدربت على وثائق اللغة الإنجليزية وهي محدودة للنص العربي التاريخي.حتى أدوات NER العربية غالبا ما ت