MACRONYM:多言語および多領域匿名抽出のための大規模データセット【JST・京大機械翻訳】

Veyseh Amir Pouran Ben; Meister Nicole; Yoon Seunghyun; Jain Rajiv; Dernoncourt Franck; Nguyen Thien Huu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212445965695 整理番号：22P0292306

MACRONYM:多言語および多領域匿名抽出のための大規模データセット【JST・京大機械翻訳】

MACRONYM: A Large-Scale Dataset for Multilingual and Multi-Domain Acronym Extraction

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発行年： 2022年02月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

匿名抽出は,様々なNLPアプリケーションに必要なテキストにおいて,匿名性とその拡張型を同定するタスクである。近年のこの課題の主要な進歩にもかかわらず,既存のAE研究の1つの限界は,それらが英語言語と特定の領域(すなわち,科学的と生物医学的)に限定されていることである。このように,他の言語とドメインにおけるAEの課題は,主に調査されていない。多重言語とドメインにおける注釈付きデータセットの欠落は,この領域における研究を妨げる主要な課題であった。この限界に対処するために,多言語マルチドメインAEのための新しいデータセットを提案した。特に,6つのトポロジー的に異なる言語と2つのドメイン,すなわち,Legalと科学における27,200の文章を,AEのために手動で注釈付けした。提案したデータセットに関する広範な実験は,異なる言語と異なる学習設定におけるAEがユニークな課題を持ち,多言語とマルチドメインAEに関する更なる研究の必要性を強調する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , 検索技術

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