Resumen de Widaug: Aumento de datos para el reconocimiento de entidades nombradas usando Wikidata

Pablo Calleja, Oscar Corcho García , Alberto Sánchez

• español

  El estado del arte actual de los modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural se basa en el uso de una gran cantidad de datos para ser entrenados. Cuantos más, mejor. Sin embargo, esto es una gran limitación en la creación de conjuntos de datos para tareas específicas de procesamiento de lenguaje natural, como el reconocimiento de entidades nombradas, que involucra a uno o más anotadores para leer, comprender y anotar las entidades nombradas requeridas a lo largo de un corpus. Actualmente, hay bastantes corpus buenos de dominio general para el inglés. Sin embargo, los dominios o escenarios particulares y otros idiomas distintos del inglés aún no están tan representados en la comunidad de investigación. Por ello, se exploran técnicas de aumento de datos para crear datos sintéticos similares a los originales para luego enriquecer el proceso de entrenamiento de los modelos. Por otro lado, los grafos de conocimiento contienen muchísima información valiosa que no se está utilizando para ayudar en el proceso de aumento de datos. Este trabajo propone un método de aumento de datos basado en el grafo de conocimiento de Wikidata que es evaluado en un corpus español para un desafío de reconocimiento de entidades nombradas.

• English

  The current state of the art of Natural Language Processing models are based on the use of a big amount of data to be trained. The more, the better. However, this is quite a limitation in the creation of datasets for specific natural language processing tasks such as Named Entity Recognition, which involves one or more annotators to read, understand and annotate those required named entities along a corpus. Currently, there are many good general domain corpora for the English language. However, particular domains or scenarios and other non-English languages are still not so represented in the research community. Thus, data augmentation techniques are explored to create synthetic data similar to the originals to enrich the training process of the models. On the other hand, knowledge graphs contain a lot of valuable information that is not being used to help in the data augmentation process. This work proposes a data augmentation method based on the Wikidata knowledge graph which is tested in a Spanish corpus for a Named Entity Recognition challenge. |