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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-07-02 13:25 BERTを用いた固有表現抽出におけるバッチ能動学習 ○橋本 航・髙橋寛治（Sansan）  NLC2021-3 |
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| 抄録 | （和） | (事前公開アブストラクト) 固有表現抽出のような自然言語処理タスクにおいてラベリングはコストがかかり、効率的なアノテーションのために能動学習の枠組みが有効である。バッチ能動学習は能動学習において一度に複数のデータをサンプルする問題であり、アノテータへのアクセス回数を減らしたい場合や大規模な深層学習モデルのように一度の学習に時間がかかる場合に特に有効である。一方、バッチ能動学習の枠組みにおいて既存の能動学習手法を適用すると、バッチ内のサンプルの多様性がないため効率的に性能向上できないことが知られている。本研究では大規模な事前学習モデルであるBERTを用いた固有表現抽出において，モデルへの有用性とデータの多様性を考慮したバッチ能動学習手法を検討する。 |
| （英） | (Advance abstract in Japanese is available) | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 82, NLC2021-3, pp. 13-18, 2021年7月. | |
| 資料番号 | NLC2021-3 | |
| 発行日 | 2021-06-25 (NLC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLC2021-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC IPSJ-ICS |
| 開催期間 | 2021-07-02 - 2021-07-02 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 言語処理・知能システムの社会応用，および一般 |
| テーマ（英） | Application of natural language processing and intelligent systems, and general topic of NLP |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2021-07-NLC-ICS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | BERTを用いた固有表現抽出におけるバッチ能動学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Batch Active Learning for BERT-based Named Entity Recognition |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / |
| キーワード(2)（和/英） | / |
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| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋本 航 / Wataru Hashimoto / |
| 第1著者 所属（和/英） | Sansan株式会社 (略称： Sansan) Sansan, Inc. (略称： Sansan) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 髙橋 寛治 / Kanji Takahashi / |
| 第2著者 所属（和/英） | Sansan株式会社 (略称： Sansan) Sansan, Inc. (略称： Sansan) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-07-02 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2021-3 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.82 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-06-25 (NLC) |
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