名前付きエンティティ認識（NER）は、自然言語処理（NLP）の基本的なタスクです。これは、テキストで言及されている名前のエンティティを人、組織、場所、時刻、量、金銭的価値、パーセンテージなどの名前などの事前定義されたカテゴリに識別および分類することを目的としています。近年、変圧器アーキテクチャはNLPに革命をもたらし、NERの精度を大幅に改善しています。トランスサプライヤーとして、私たちは変圧器がNERの精度を高めるメカニズムに精通しており、次の議論でこれらの側面を掘り下げます。
1。注意メカニズム
トランスアーキテクチャの重要な革新の1つは、自己注意メカニズムです。シーケンシャル処理に依存する従来のニューラルネットワークアーキテクチャとは異なり、自己注意メカニズムにより、モデルは入力シーケンス内のすべての位置を同時に検討し、異なる位置で機能の加重合計を計算できます。
NERの文脈では、自己注意メカニズムは特に有益です。文を処理する場合、名前付きエンティティはしばしば複数のトークンにまたがり、その意味は周囲のコンテキストに密接に関連しています。たとえば、「Apple Inc.は来月サンフランシスコで新製品の発売を計画している」という文で、自己注意メカニズムは、「Apple」、「Inc.」、「San Francisco」、および「来月」に高いウェイトを割り当てることができます。文の長い範囲の依存関係を考慮することにより、モデルは異なるトークン間のセマンティックな関係をよりよく理解し、指定されたエンティティを正確に識別することができます。
有名な「注意が必要なのは、必要なもの」という論文が変圧器アーキテクチャを導入し、自己注意メカニズムがシーケンスで複雑な依存関係をどのようにキャプチャできるかを示しました。マルチヘッドセルフの注意は、モデルが複数の視点から入力シーケンスのさまざまな側面に集中できるようにすることにより、この能力をさらに高めます。これは、異なる指定されたエンティティが異なるコンテキスト情報を正確に認識する必要がある場合があるNERで特に役立ちます。
2。プリ - トレーニングと罰金 - チューニングパラダイム
トランスフォーマーは、多くの場合、プリトレーニングと微調整パラダイムを採用します。トレーニング前の段階では、大規模な言語モデルは、ウィキペディアの記事やニュースコーパスなど、膨大な量の無効なテキストデータについてトレーニングされています。トレーニング前に、モデルは語彙、構文、セマンティック情報などの一般的な言語知識を学びます。
NERの場合、事前に訓練されたトランスモデルはすでに豊富な言語情報をキャプチャしています。微細 - ラベル付きNERデータセットでトレーニングされたモデルをチューニングすると、モデルを特定のNERタスクに迅速に適応できます。訓練されたモデルはすでに豊富なセマンティック表現を学習しているため、微調整プロセスはこれらの表現を効果的に活用し、名前付きエンティティ認識に焦点を合わせてモデルパラメーターを調整できます。
Bert（変圧器からの双方向エンコーダー表現）などのモデルは、NERタスクで優れた性能を示しています。 Bertは、マスクされた言語モデリングと次の文の予測タスクを使用してトレーニングされています。マスクされた言語モデリングにより、モデルは周囲のコンテキストに基づいてマスクされたトークンを予測するように強制され、モデルが双方向コンテキスト情報を学習するのに役立ちます。この双方向の情報は、前述のコンテキストと次のコンテキストの両方に基づいて認識される必要があるため、NERにとって非常に重要です。
3。コンテキスト化された単語の埋め込み
トランスは、コンテキスト化された単語の埋め込みを生成します。 Word2Vecやグローブなどの従来の単語埋め込みは、単語が表示されるコンテキストに関係なく、語彙の各単語に固定ベクトル表現を割り当てます。対照的に、トランスは、文内の単語のコンテキストを考慮した単語埋め込みを生成します。
NERでは、コンテキスト化された単語の埋め込みは非常に有利です。単語は、さまざまなコンテキストで異なる意味の意味を持つ場合があり、名前付きエンティティもコンテキストの影響を受ける可能性があります。たとえば、「銀行」という言葉は、金融機関または川の側面を指すことができます。コンテキスト化された単語の埋め込みを使用することにより、トランスモデルはこれらの異なる意味を区別し、指定されたエンティティを正確に分類できます。
トランスアーキテクチャは、自己注意と供給の複数の層に入力シーケンスを渡すことにより、これを達成します。各レイヤーは、入力シーケンスの特徴表現を改良し、モデルがより正確なコンテキスト化されたワード埋め込みを生成できるようにします。
4。モデルの堅牢性と一般化
トランスは、堅牢性と一般化能力で知られています。多様なデータソースに関する大規模なスケール前のトレーニングは、モデルが幅広い言語パターンとセマンティック情報を学習するのに役立ちます。これにより、目に見えないまたはまれな名前のエンティティを扱う場合でも、モデルはさまざまなNERタスクでうまく機能することができます。
さらに、トランスアーキテクチャは、従来の再発性ニューラルネットワークベースのモデルと比較して、入力トークンの順序に対して比較的鈍感です。これは、入力文に何らかのノイズがあるか、完全に構造化されていない場合でも、モデルが名前付きエンティティを正確に認識できることを意味します。たとえば、実際の世界テキストデータでは、タイプミス、略語、または非標準語の語順がある場合があります。トランスモデルは、全体的なコンテキストを活用して、指定されたエンティティを識別することができます。
NERでの変圧器の適用
トランスサプライヤーとして、NERの精度を大幅に改善できる高品質の変圧器ベースのソリューションを提供しています。当社の変圧器は、優れたパフォーマンスを確保するために、最適化されたアーキテクチャとトレーニングアルゴリズムを使用して設計されています。
私たちは提供しますLONG-ライフオイル - 充填されたグリッドパワートランス、稲妻 - 保護産業電力変圧器、 そして自己 - 保護天然冷却油 - 浸漬トランス。これらの変圧器は、NERプロジェクトの特定のニーズに応じてカスタマイズできます。私たちの技術チームは、NERタスクの作業において豊富な経験があり、トレーニング前から罰金や展開まで、包括的なサポートを提供できます。
nerタスクの精度を向上させたい場合は、変圧器が理想的な選択肢になる可能性があります。大規模な情報抽出プロジェクトまたは小規模な質問に取り組んでいるかどうかにかかわらず、私たちの変圧器はより良い結果を達成するのに役立ちます。
NERソリューションについては、お問い合わせください
潜在的な顧客が、変圧器を使用してNERソリューションについての詳細な議論をお問い合わせください。当社の営業チームは、詳細な製品情報、技術仕様、価格の詳細を喜んで提供します。専門知識と高パフォーマンストランスを活用することで、NERプロジェクトを次のレベルに引き上げることができます。
参照
- Vaswani、A.、Shazer、N.、Parmar、N.、Uszkoreit、J.、Jones、L.、Gomez、An、...＆Polosukhin、I。（2017）。注意が必要です。神経情報処理システムの進歩。
- Devlin、J.、Chang、MW、Lee、K。、＆Toutanova、K。（2018）。 BERT：言語理解のための深い双方向変圧器のトレーニング前。 arxiv preprint arxiv：1810.04805。
