本記事では、部分的にアノテーションされたデータを用いて、固有表現認識モデルの学習を試みます。

一月ほど前の話になりますが、spaCy v3.3.1がリリースされました。いくつかの機能の追加とバグフィックスが行われているのですが、その1つとしてSpanRulerと呼ばれるコンポーネントが追加されています。このコンポーネントはルールベースで固有表現認識など…

一週間ほど前、AWS LambdaにElastic File System（EFS）をマウントできる機能が追加されました。この機能を使うことで、マウントしたEFS上への読み書きがLambda関数からできるようになりました。これまではLambdaの制限により、/tmpで使用可能な容量が512MB…

ACL 2019より以下の論文を紹介。 Reliability-aware Dynamic Feature Composition for Name Tagging この論文では、単語分散表現の信頼性を考慮した固有表現認識を行うモデルを提案している。単語分散表現は広く使われているが、低頻度語や未知語のように文…

医療分野の自然言語処理で基本となるタスクの一つにテキストからの病名の抽出があります。テキストから病名を抽出できると、たとえば、SNSのテキストから病気の流行を予測したり、広告技術と組み合わせて受診や薬の購入を促したり、対話システムと組み合わせ…

ACL 2019より以下の論文を紹介。 Transfer Learning in Biomedical Natural Language Processing: An Evaluation of BERT and ELMo on Ten Benchmarking Datasets この論文では、生体医療分野の自然言語処理におけるベンチマークの提案とベンチマークに対す…

EMNLP 2018より以下の論文を紹介。 De-identifying Free Text of Japanese Dummy Electronic Health Records この論文では、日本語の電子健康記録(EHRs: Electronic Health Records)のテキストを匿名化する手法を提案している。近年、医療関連のデータが増加…

EMNLP 2019より以下の論文を紹介。 Unsupervised Domain Adaptation of Contextualized Embeddings for Sequence Labeling この論文は、系列ラベリングのドメイン適応を教師なしで行う手法を提案している。ELMoやBERTなど文脈を考慮した分散表現を生成するモ…

ACL 2017より以下の論文を紹介。 Cross-lingual Name Tagging and Linking for 282 Languages 先日、以下の記事の中で、サブワードを使って固有表現認識を行う際にどのサブワードの分散表現を使うのが良いのか検証した論文を紹介した。今日紹介する論文はそ…

ACL 2019より以下の論文を紹介。 Sequence Tagging with Contextual and Non-Contextual Subword Representations: A Multilingual Evaluation この論文では、2つの系列ラベリングタスク（固有表現認識と品詞タグ付け）に対して、3つのサブワードの分散表現…

ICLR 2018より以下の論文を紹介。 Deep Active Learning for Named Entity Recognition この論文では、固有表現認識向けのアクティブラーニング手法を提案している。最近の固有表現認識ではディープなモデルが使われる。そういったモデルではラベル付きのデ…

自然言語処理の分野で昔から研究され、実際に使われている技術として固有表現認識があります。固有表現認識は、テキスト中で固有表現が出現する位置を特定し、人名や地名などのラベルを付与するタスクです。情報抽出や質問応答、対話システムなどへの幅広い…

NAACL 2019より以下の論文。あのAkbikの手法がパワーアップして帰ってきた！ Pooled Contextualized Embeddings for Named Entity Recognition この論文では、固有表現認識を行う際に、今までの認識に使った単語の分散表現を記憶しておき、その情報を使って…

EMNLP 2019より以下の論文を紹介。モデルに依存しない手法なのがとても良い。 CrossWeigh: Training Named Entity Tagger from Imperfect Annotations この論文では、誤ったラベル付けが含まれるデータセットから固有表現認識のモデルを学習させる方法を提案…

ACL 2019より以下の論文を紹介。 GCDT: A Global Context Enhanced Deep Transition Architecture for Sequence Labeling この論文では、文レベルのグローバルな文脈表現を利用した系列ラベリングのモデルを提案している。従来、品詞タグ付や固有表現認識、…

ACL 2019より以下の論文を紹介。こういう系列ラベリングのやり方もあるか、と思った一本。 Label-Agnostic Sequence Labeling by Copying Nearest Neighbors この論文では、入力文中のトークンをラベルの付いたデータベース中のトークンに対して近傍検索を行…

NAACL 2019より以下の論文を紹介。 Cross-lingual Transfer Learning for Japanese Named Entity Recognition この論文では、英語の固有表現認識のデータセットを使って学習させたモデルを転移学習させることで、日本語の固有表現認識の性能向上を行う手法を…

NAACL 2019より以下の論文を紹介。 Better Modeling of Incomplete Annotations for Named Entity Recognition この論文は不完全なアノテーションの付いているデータから固有表現認識を行う論文。背景として、我々が固有表現認識のモデルを学習させる際は学…

ACL 2019より以下の論文を紹介。少し長め。 A Joint Named-Entity Recognizer for Heterogeneous Tag-sets Using a Tag Hierarchy この論文は、異なるタグの付いたデータセットを組み合わせて固有表現認識を行う話。手法としては、異なるデータセットに出現…

ACL 2019より以下の論文を紹介。今後、意外と必要になるかもしれないので取り上げた。 Corpus Creation and Analysis for Named Entity Recognition in Telugu-English Code-Mixed Social Media Data この論文では、テルグ語と英語が混じったソーシャルメデ…

ACL 2019より以下の論文を紹介。 Towards Improving Neural Named Entity Recognition with Gazetteers この論文は、固有表現辞書を使って固有表現認識の性能を向上させる手法を提案した論文。手法としては、BiLSTMの最終層にHybrid Semi-Markov CRFs(HSCRFs…

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…

ってことで、ACL 2019より以下の論文を紹介。著者のサイトにスライドが公開されていたのでそちらも載せておく。 【論文】How Multilingual is Multilingual BERT? 【スライド】How Multilingual is Multilingual BERT? 多言語BERTは言語間の転移で優秀な性能…

ACL 2019より以下の論文を紹介。 Tuning Multilingual Transformers for Language-Specific Named Entity Recognition この論文は、ロシア語、チェコ語、ブルガリア語、ポーランド語に対する固有表現認識をBERTを使って解いた論文。Googleの公開している多言…

ACL 2019より以下の論文を紹介。 NNE: A Dataset for Nested Named Entity Recognition in English Newswire この論文は、入れ子になった固有表現認識のデータセットを提案した論文。現在、一般的によく使われている固有表現認識のデータセットがフラットな…

書いている本も山場を超えたので、ACL 2019の論文をパラパラと見ていたところ、以下の論文を発見。 Distantly Supervised Named Entity Recognition using Positive-Unlabeled Learning この論文がどういう論文なのかというと、辞書と生テキストだけを使って…

最近、職場の同僚が「医療/製薬分野に自然言語処理を使えないか」というような話をしていた。私自身はその分野にそれほど関心が高かったわけではないが、固有表現認識系の論文で医療/化学ドメインに対する取り組みが行われているのは今までに目にしていた。…

固有表現認識（NER: Named Entity Recognition）とは、テキストに出現する人名や地名などの固有名詞や、日付や時間などの数値表現を認識する技術です。NERはエンティティリンキングや関係抽出、イベント抽出、共参照解決といった自然言語処理タスクの要素技…

一般に固有表現認識では、学習済みモデルの性能を評価するためにf1が使用されます。その際、評価はトークンごとではなくエンティティごとに行われるのが特徴となっています。 f1スコアを評価する関数は、多くの機械学習フレームワークに実装されています。し…

最近の自然言語処理では言語モデルを使って転移学習をしたり、性能向上に役立てたりするようになってきました。言語モデルの１つであるELMoでは、言語モデルから得られる分散表現を他のタスクの入力に使うことで、質問応答や固有表現認識、評価分析といった…