文献

J-GLOBAL ID：202202220131034596   整理番号：22A0901054

CG-ANER:強化された文脈埋込みとグリフ特徴に基づく農業名前認識【JST・京大機械翻訳】

CG-ANER: Enhanced contextual embeddings and glyph features-based agricultural named entity recognition

著者 (7件)： Guo Xuchao (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Lu Shuhan (School of Information, University of Michigan, Ann Arbor 48104, USA) ,  Tang Zhan (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Bai Zhao (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Diao Lei (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Zhou Han (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Li Lin (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 194  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,深層学習は,様々な分野で,特に農業領域において,名前のエンティティ認識モデルの性能を大きく改善した。しかしながら,ほとんどの既存の研究は,単語埋込みモデルを利用して,文脈独立埋込みを生成し,それは,多義語のモデリングに制限される。さらに,農業テキストにおける豊富な形態学的情報は完全に利用されていない。さらに,局所コンテキスト情報をさらに抽出する必要がある。前述の問題を解決するために,新しい強化文脈埋込みとグリップ特徴ベースのモデルを提案した。最初に,文脈埋め込みを,ドメイン固有コーパス(例えば,農業テキスト)上の変換者(BERT)からの微調整双方向エンコーダ表現によって動的に作り,次に,マルチ粒状性情報を,BERTの層から得た。したがって,文脈埋め込みはドメイン固有知識を含むだけでなく,多粒意味情報も含む。第二に,新しい三次元畳み込みニューラルネットワークベースのフレームワークを設計して,画像展望から各文字の文脈的グリップ特徴を捉えた。第3に,チャネルワイズ融合アーキテクチャも導入して,局所コンテキスト特徴を捉えるために畳み込みニューラルネットワーク層の能力をさらに改善した。実験結果は,提案モデルが,AgCNERとResmeデータセットに関して,95.02%と96.51%の最良のF_1スコアを達成し,それは,交差ドメインテキストにおけるエンティティを同定するために,著者らのモデルの有効性と一般化を示した。多くの側面におけるアブレーション研究は,提案したモデルのより良い性能を実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ ,  ネットワーク ,  モデリング ,  符号器 ,  モデル ,  *文脈 ,  三次元 ,  アブレーション ,  計算機アーキテクチャ ,  単語 ,  機械学習 ,  認知モデル ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： 意味情報 ,  エンティティ ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 農業名前エンティティ認識 ,  微調整言語モデル ,  わずかな特徴 ,  3次元畳込みニューラルネットワーク ,  双方向長期記憶ネットワーク

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： CG ,  強化 ,  文脈 ,  埋込み ,  農業 ,  名前