固有表現抽出に関する論文紹介＆固有表現抽出器によるニュースからの企業名抽出の取り組み事例の紹介/Introduction of Ner Survey Paper and Practical Example of Organization Extraction

■イベント
【京都開催】第一回SIL勉強会 自然言語処理編
sansan.connpass.com/event/116853/

■登壇概要
タイトル：
固有表現抽出に関する論文紹介と固有表現抽出器によるニュースからの企業名抽出の取り組み事例の紹介

登壇者：
Sansan株式会社 DSOC R&D Group 高橋寛治

▼Sansan Builders Box

Transcript

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2. ※ 掲載されている内容等は発表時点の情報です。 ※ 公開に当たり、資料の⼀部を変更・削除している場合があります。
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   /*% Nadeau, David and Sekine, Satoshi. A survey of named entity recognition and classification. Linguisticae Investigationes, Vol. 30 , No. 1, pp.3-26, 2007. Yadav, Vikas and Steven Bethard. A Survey on Recent Advances in Named Entity Recognition from Deep Learning models. COLING, pp.2145-2158, 2018. -)($ 
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5.   
     
   
6. 2 2007 2018 8 SNS Precision, Recall, F1 Precision, Recall, F1 7 10
7. A survey of named entity recognition and classification (2007) 
      
8. 1991 (Lisa F. Rau 1991) 1996 6
9. 
   
    
10. 8 8 SVM CRF WordNet 8 (E. Alfonseca et al. 2002) 8 8 (Shinyama et al. 2004)
11. 29 9 2 I-Inside O-Outside B-Beginning B 29 2 U.N. NNP I-NP I-ORG official NN I-NP O Ekeus NNP I-NP I-PER heads VBZ I-VP O for IN I-PP O Baghdad NNP I-NP I-LOC . . O O CoNLL2003
    
12. (Sansan) (3 ) 0 1
13. MUC(the Sixth Message Understanding Conference) 1 Precision, Recall, f-measure
14. 1 2 1 220 40 2 (6 , 6 6 )
15. A Survey on Recent Advances in Named Entity Recognition from Deep Learning models (2018)   
     
16. n f (Collobert et al.2008) → 2011e f F 1 f ( i g i ) f n - a 4 i i i
17. 1 LSTM Label 5 CRF
18. 1 6
19. CoNLL1 90% 7
20. + ( ) 8 1 n-gram
21. 1 1 CoNLL2002 CoNLL2003 9 State-of-the-art
22.  
    NN word + character + affix  
    
23. 1 IOB2 or State-of-the-art embedding 2
24. 
     
25. 3 2 3 Web 3 3 2
26. 4 2
27. h 2 L E Eight5 R L 5 U L L t5 2 UI5 i g
28. 2 2 6
29. 
    
    
30. 2 (1991) 2 (2018) Sansan 8