Sélection globale de segments pour la reconnaissance d'entités nommées - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Sélection globale de segments pour la reconnaissance d'entités nommées

Urchade Zaratiana
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1262381
Niama El Khbir
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1262382
Pierre Holat
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1262383
Nadi Tomeh
Thierry Charnois
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1262384

Résumé

Named Entity Recognition is an important task in Natural Language Processing with applications in many domains. In this paper, we describe a novel approach to named entity recognition, in which we output a set of spans (i.e., segmentations) by maximizing a global score. During training, we optimize our model by maximizing the probability of the gold segmentation. During inference, we use dynamic programming to select the best segmentation under a linear time complexity. We prove that our approach outperforms CRF and semi-CRF models for Named Entity Recognition
La reconnaissance d'entités nommées est une tâche importante en traitement automatique du langage naturel avec des applications dans de nombreux domaines. Dans cet article, nous décrivons une nouvelle approche pour la reconnaissance d'entités nommées, dans laquelle nous produisons un ensemble de segmentations en maximisant un score global. Pendant l'entraînement, nous optimisons notre modèle en maximisant la probabilité de la segmentation correcte. Pendant l'inférence, nous utilisons la programmation dynamique pour sélectionner la meilleure segmentation avec une complexité linéaire. Nous prouvons que notre approche est supérieure aux modèles champs de Markov conditionnels et semi-CMC pour la reconnaissance d'entités nommées.
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Origine Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04130229 , version 1 (20-06-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04130229 , version 1

Citer

Urchade Zaratiana, Niama El Khbir, Pierre Holat, Nadi Tomeh, Thierry Charnois. Sélection globale de segments pour la reconnaissance d'entités nommées. 18e Conférence en Recherche d'Information et Applications - 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI - 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles - 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, Association francophone de Recherche d’Information et Applications (ARIA); Association pour le Traitement Automatique des Langues (ATALA), Jun 2023, Paris, France. pp.169-177. ⟨hal-04130229⟩
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