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J-GLOBAL ID：202202221395404268   整理番号：22A0803813

UAMNer:ソーシャルメディアポストにおける不確実性を意識したマルチモーダル名前付きエンティティ認識【JST・京大機械翻訳】

UAMNer: uncertainty-aware multimodal named entity recognition in social media posts

著者 (5件)： Liu Luping (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China) ,  Wang Meiling (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China) ,  Zhang Mozhi (Computer Science Department, University of Maryland, College Park, MD, USA) ,  Qing Linbo (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China) ,  He Xiaohai (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China)
資料名： Applied Intelligence  (Applied Intelligence)
巻： 52  号： 4  ページ： 4109-4125  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0297A  ISSN： 0924-669X  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： ソーシャルメディア上のNamed Entity認識(NER)は,ソーシャルメディアポストが通常短くノイズが多いので,挑戦的なタスクである。最近,いくつかの研究は,ソーシャルメディア上のNERを改善し,大きな成功を達成するために,画像から視覚情報を組み込むための異なる方法を探索する。しかし,既存の方法は,ソーシャルメディアに関する一般的シナリオを無視して,画像は,時々,ポストテキストにマッチしない。したがって,無関係な画像は,既存のモデルに雑音のある情報を導入する可能性がある。本論文では,ソーシャルメディア上のマルチモーダルNER(UAMNer)のための新しい不確実性意識フレームワークを提唱し,テキスト情報が不十分であるときテキストと視覚特徴を結合して,その結果,無関係画像から雑音情報を抑制した。特に,ソーシャルメディアポストにおけるマルチモーダルNERのための2段階ラベル精密化フレームワークを提案した。マルチモーダルポストを与えられた場合,まず,テキストから候補ラベルを生成するために,ベイジアンニューラルネットワークを使用した。候補ラベルが高い不確実性を持つならば,テキストと視覚特徴を持つラベルを精密化するためにマルチモーダル変圧器を使用する。2つの公開データセット,即ち,Twitter-2015とTwitter-2017について実験した。提案方法は最先端の方法と比較してより良い性能を達成した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  変圧器 ,  *データ ,  *不確実性 ,  ニューラルネットワーク ,  精密化 ,  *多モード ,  *情報メディア
準シソーラス用語： 視覚情報 ,  *ソーシャルメディア ,  *エンティティ ,  ツイッター ,  視覚顕著 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチモーダル名前付きエンティティ認識 ,  マルチモーダルソーシャルメディア ,  Bayesニューラルネットワーク ,  マルチモーダル変圧器

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 不確実性 ,  意識 ,  マルチモーダル ,  名前 ,  エンティティ