NamedEntityRangers at SemEval-2022 Task 11: Transformer-based Approaches for Multilingual Complex Named Entity Recognition

Amina Miftahova, Alexander Pugachev, Artem Skiba, Ekaterina Artemova, Tatiana Batura, Pavel Braslavski, Vladimir Ivanov

Результат исследования: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

1 Цитирования (Scopus)

Аннотация

This paper presents the two submissions of NamedEntityRangers Team to the MultiCoNER Shared Task, hosted at SemEval-2022. We evaluate two state-of-the-art approaches, of which both utilize pre-trained multi-lingual language models differently. The first approach follows the token classification schema, in which each token is assigned with a tag. The second approach follows a recent template-free paradigm (Ma et al., 2021), in which an encoder-decoder model translates the input sequence of words to a special output, encoding named entities with predefined labels. We utilize RemBERT and mT5 as backbone models for these two approaches, respectively. Our results show that the oldie but goodie token classification outperforms the template-free method by a wide margin. Our code is available at: https://github.com/Abiks/MultiCoNER.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииSemEval 2022 - 16th International Workshop on Semantic Evaluation, Proceedings of the Workshop
РедакторыGuy Emerson, Natalie Schluter, Gabriel Stanovsky, Ritesh Kumar, Alexis Palmer, Nathan Schneider, Siddharth Singh, Shyam Ratan
ИздательAssociation for Computational Linguistics (ACL)
Страницы1570-1575
Число страниц6
ISBN (электронное издание)9781955917803
СостояниеОпубликовано - 2022
Событие16th International Workshop on Semantic Evaluation, SemEval 2022 - Seattle, Соединенные Штаты Америки
Продолжительность: 14 июл. 202215 июл. 2022

Серия публикаций

НазваниеSemEval 2022 - 16th International Workshop on Semantic Evaluation, Proceedings of the Workshop

Конференция

Конференция16th International Workshop on Semantic Evaluation, SemEval 2022
Страна/TерриторияСоединенные Штаты Америки
ГородSeattle
Период14.07.202215.07.2022

Предметные области OECD FOS+WOS

  • 1.02 КОМПЬЮТЕРНЫЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ НАУКИ

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «NamedEntityRangers at SemEval-2022 Task 11: Transformer-based Approaches for Multilingual Complex Named Entity Recognition». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать