تكبير البيانات لمجال التعرف على الكيان المسمى

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 العمل، نأخذ هذا الاتجاه البحثي إلى المعاكس ودراسة تكبير بيانات المجال عبر المجال لمهمة NER.نحن نبحث في إمكانية الاستفادة من البيانات من مجالات الموارد العالية من خلال إسقاطها في مجالات الموارد المنخفضة.على وجه التحديد، نقترح بنية عصبية رواية لتحويل تمثيل البيانات من الموارد العالية إلى مجال موارد منخفضة من خلال تعلم الأنماط (مثل الأناقة والضوضاء والاختصارات، وما إلى ذلك) في النص الذي يميزها ومساحة ميزة مشتركةحيث يتماشى كلا المجالين.نقوم بتجربة مجموعات بيانات متنوعة وإظهار أن تحويل البيانات إلى تمثيل مجال الموارد المنخفض يحقق تحسينات كبيرة على استخدام البيانات فقط من مجالات الموارد العالية.

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 limited. In this work, we take this research direction to the opposite and study cross-domain data augmentation for the NER task. We investigate the possibility of leveraging data from high-resource domains by projecting it into the low-resource domains. Specifically, we propose a novel neural architecture to transform the data representation from a high-resource to a low-resource domain by learning the patterns (e.g. style, noise, abbreviations, etc.) in the text that differentiate them and a shared feature space where both domains are aligned. We experiment with diverse datasets and show that transforming the data to the low-resource domain representation achieves significant improvements over only using data from high-resource domains.