LTP: A New Active Learning Strategy for CRF-Based Named Entity Recognition

[Takumi MARUYAMA]

LTP: A New Active Learning Strategy for CRF-Based Named Entity Recognition

固有表現抽出における新しいアクティブラーニング手法を提案した論文。本論文では、Lowest Token Probability(LTP)と呼ばれる出力確率が低いトークンに着目したスコアリング関数を提案している。結果として、提案手法を利用することで、Least Confidenceをはじめとする従来のスコアリング関数を用いた場合よりも少ないアノテーション量で、高い性能が見込めることを示した。

文献情報

• 著者: Mingyi Liu, Zhiying Tu, Tong Zhang, Tonghua Su, Zhongjie Wang
• リンク: https://arxiv.org/abs/2001.02524
• 学会: arXiv