天体物理文献中的实体识别：基于词与基于跨度的实体识别方法比较
计算与语言
2022-11-28 v1
摘要
由于科学文献文本高度专业化的特性，从中进行信息抽取可能具有挑战性。我们描述了作为 DEAL（Detecting Entities in the Astrophysics Literature，天体物理文献实体识别）共享任务一部分所开发的实体识别方法。该任务旨在构建一个能够识别由天体物理论文组成的数据集中命名实体的系统。我们规划了参与方式，以便对基于词的标注方法与基于跨度的分类方法进行实证比较。在组织者提供的两个隐藏测试集上评估时，我们表现最佳的提交结果取得了 0.8307（验证阶段）和 0.7990（测试阶段）的 分数。
引用
@article{arxiv.2211.13819,
title = {Detecting Entities in the Astrophysics Literature: A Comparison of Word-based and Span-based Entity Recognition Methods},
author = {Xiang Dai and Sarvnaz Karimi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.13819},
year = {2022}
}
备注
AACL-IJCNLP Workshop on Information Extraction from Scientific Publications (WIESP 2022)