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  1. 02 情報科学
  2. 02 国際会議論文

Comparative evaluation of boundary-relaxed annotation for Entity Linking performance

http://hdl.handle.net/10061/0002000982
http://hdl.handle.net/10061/0002000982
ab7d0c60-f6dd-4f6e-8281-e77a02c3aca1
アイテムタイプ 会議発表論文 / Conference Paper(1)
公開日 2025-06-04
タイトル
タイトル Comparative evaluation of boundary-relaxed annotation for Entity Linking performance
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ conference paper
アクセス権
アクセス権 open access
著者 Herman Bernardim Andrade, Gabriel

× Herman Bernardim Andrade, Gabriel

en Herman Bernardim Andrade, Gabriel

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矢田, 竣太郎

× 矢田, 竣太郎

ja 矢田, 竣太郎

ja-Kana ヤダ, シュンタロウ

en Yada, Shuntaro

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荒牧, 英治

× 荒牧, 英治

ja 荒牧, 英治

ja-Kana アラマキ, エイジ

en Aramaki, Eiji

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Entity Linking performance has a strong reliance on having a large quantity of high-quality annotated training data available. Yet, manual annotation of named entities, especially their boundaries, is ambiguous, error-prone, and raises many inconsistencies between annotators. While imprecise boundary annotation can degrade a model’s performance, there are applications where accurate extraction of entities’ surface form is not necessary. For those cases, a lenient annotation guideline could relieve the annotators’ workload and speed up the process. This paper presents a case study designed to verify the feasibility of such annotation process and evaluate the impact of boundary-relaxed annotation in an Entity Linking pipeline. We first generate a set of noisy versions of the widely used AIDA CoNLL-YAGO dataset by expanding the boundaries subsets of annotated entity mentions and then train three Entity Linking models on this data and evaluate the relative impact of imprecise annotation on entity recognition and disambiguation performances. We demonstrate that the magnitude of effects caused by noise in the Named Entity Recognition phase is dependent on both model complexity and noise ratio, while Entity Disambiguation components are susceptible to entity boundary imprecision due to strong vocabulary dependency.
書誌情報 en : Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics

巻 1, p. 8238-8253, 発行日 2023-07-12
会議情報
会議名 The 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL'23)
主催機関 Association for Computational Linguistics
開始年 2023
開始月 07
開始日 09
終了年 2023
終了月 07
終了日 14
開催会場 the Westin Harbour Castle, Toronto
開催地 Toronto, Canada
開催国 CAN
出版者
出版者 Association for Computational Linguistics
出版者版DOI
関連タイプ isReplacedBy
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-long.458
出版者版URI
関連タイプ isReplacedBy
識別子タイプ URI
関連識別子 https://aclanthology.org/2023.acl-long.458/
権利
権利情報Resource https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
権利情報 $00A92023 Association for Computational Linguistics
著者版フラグ
出版タイプ NA
助成情報
助成機関名 Japan Science and Technology Agency(JST), CREST
研究課題番号 JPMJCR22N1
研究課題名 リアルワールドテキスト処理の深化によるデータ駆動型探薬
助成情報
助成機関名 The Japan Society for the Promotion of Science (JSPS), KAKENHI
研究課題番号 JP19H01118
研究課題名 常識的知識を活用した言語理解・推論に基づく議論マイニングの新展開
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Ver.1 2025-06-04 01:48:08.657156
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