Fugu-MT 論文翻訳(概要): Comprehensive Named Entity Recognition on CORD-19 with Distant or Weak Supervision

論文の概要: Comprehensive Named Entity Recognition on CORD-19 with Distant or Weak Supervision

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12218v5
Date: Wed, 15 Apr 2020 19:37:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-19 04:26:40.417175
Title: Comprehensive Named Entity Recognition on CORD-19 with Distant or Weak Supervision
Title（参考訳）: 遠隔または弱い監督を伴うcord-19の包括的名前付きエンティティ認識
Authors: Xuan Wang, Xiangchen Song, Bangzheng Li, Yingjun Guan, Jiawei Han
Abstract要約: このCORD-NERデータセットは、75のきめ細かいエンティティタイプをカバーしている。新型コロナウイルス(COVID-19)研究に関連する多くの新しいエンティティータイプをカバーしている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.741921762262653
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We created this CORD-NER dataset with comprehensive named entity recognition (NER) on the COVID-19 Open Research Dataset Challenge (CORD-19) corpus (2020-03-13). This CORD-NER dataset covers 75 fine-grained entity types: In addition to the common biomedical entity types (e.g., genes, chemicals and diseases), it covers many new entity types related explicitly to the COVID-19 studies (e.g., coronaviruses, viral proteins, evolution, materials, substrates and immune responses), which may benefit research on COVID-19 related virus, spreading mechanisms, and potential vaccines. CORD-NER annotation is a combination of four sources with different NER methods. The quality of CORD-NER annotation surpasses SciSpacy (over 10% higher on the F1 score based on a sample set of documents), a fully supervised BioNER tool. Moreover, CORD-NER supports incrementally adding new documents as well as adding new entity types when needed by adding dozens of seeds as the input examples. We will constantly update CORD-NER based on the incremental updates of the CORD-19 corpus and the improvement of our system.
Abstract（参考訳）: 我々はこのCORD-NERデータセットを、COVID-19 Open Research Dataset Challenge (CORD-19) コーパス (2020-03-13。 CORD-NERデータセットは75種類の微細な実体型をカバーしている: 一般的な生物医学的な実体型(遺伝子、化学物質、疾患など)に加えて、新型コロナウイルス研究(例えば、ウイルス、ウイルスタンパク質、進化、物質、基質、免疫反応)に関連する多くの新しい実体タイプをカバーし、新型コロナウイルス関連ウイルス、拡散機構、ワクチンの研究に有用である。 CORD-NERアノテーションは4つのソースと異なるNERメソッドの組み合わせである。 CORD-NERアノテーションの品質は、完全に管理されたBioNERツールであるSciSpacy(文書のサンプルセットに基づいてF1スコアよりも10%以上高い)を上回っている。さらに、CORD-NERはインクリメンタルに新しいドキュメントの追加をサポートし、入力例に数十の種を追加することで、必要に応じて新しいエンティティタイプを追加する。我々は,CORD-19コーパスの増分更新とシステムの改良に基づき,常にCORD-NERを更新する。

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