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J-GLOBAL ID：202202218127556605   整理番号：22A1215748

CNERVis:中国語の固有名詞抽出のための可視化診断ツール

CNERVis: a visual diagnosis tool for Chinese named entity recognition

著者 (4件)： Lo Pei-Shan (Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan Normal University, Taipei, Taiwan) ,  Wu Jian-Lin (Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan Normal University, Taipei, Taiwan) ,  Deng Syu-Ting (Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan Normal University, Taipei, Taiwan) ,  Wang Ko-Chih (Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan Normal University, Taipei, Taiwan)
資料名： Journal of Visualization  (Journal of Visualization)
巻： 25  号： 3  ページ： 653-669  発行年： 2022年06月 
JST資料番号： W2287A  ISSN： 1343-8875  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 要旨:固有表現の認識(NER)は,組織,人,場所,時間などの特定の情報を抽出するために,固有表現の長さと型の両方を識別する重要な初期タスクである。現在,NERタスクは,文脈特徴を捉えるためのディープラーニングアプローチによって最先端の性能を実現した。しかし,ディープラーニングの複雑な構造はブラックボックスの問題を引き起こし,それを改善する研究者の能力を制限している。中国語(または韓国語や日本語などの他の言語)には,ラテンアルファベットとは異なり,明確な単語境界がない。したがって,中国語のNERタスクの前に,単語の分割(WS)や品詞タグ付け(POS)などのいくつかの準備作業が必要である。予備作業の正確さは,最終的なNER予測に重要な影響を及ぼす。したがって,中国語のNERタスクのモデル挙動を調べることは,より複雑でチャレンジングなことである。本論文では,ユーザがWS-POS-NERパイプラインをインタラクティブに検査し,NER予測が行われる方法と理由を理解できる可視化分析ツールであるCNERVisを紹介した。また,CNERVisは,ユーザが多数の試験データをロードし,重要な事例を調べることができ,大規模なデータセットからの解析を容易にすることができた。このツールの使いやすさと有効性を,事例研究を通して実証した。Graphic abstract:Copyright The Visualization Society of Japan 2021 Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *情報抽出 ,  自然言語処理 ,  *中国語 ,  東洋語 ,  日本語 ,  *機械学習 ,  人工知能 ,  画像処理システム ,  文法 ,  構文分析
準シソーラス用語： *ディープラーニング ,  韓国語 ,  *固有表現抽出 ,  単語分割 ,  品詞タグ付け ,  文脈処理

著者キーワード (5件)： 視覚解析 ,  中国語名前付きエンティティ認識 ,  自然言語処理 ,  BiLSTM ,  シーケンスラベリング

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 中国 ,  固有名詞抽出 ,  可視化 ,  診断 ,  ツール