論文の概要: DeepVar: An End-to-End Deep Learning Approach for Genomic Variant Recognition in Biomedical Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08338v1
• Date: Fri, 5 Jun 2020 04:39:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 02:50:57.671474
• Title: DeepVar: An End-to-End Deep Learning Approach for Genomic Variant Recognition in Biomedical Literature
• Title（参考訳）: DeepVar: 生物医学におけるゲノム変異認識のためのエンドツーエンドのディープラーニングアプローチ
• Authors: Chaoran Cheng, Fei Tan, Zhi Wei
• Abstract要約: 我々は,汎用NERアルゴリズムと低リソースアプリケーションとのギャップを埋める,エンド・ツー・エンドのディープラーニング手法を初めて提案する。 提案モデルでは,手作り機能や後処理ルールを使わずに,有望な性能が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.394192882747184
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of Named Entity Recognition (NER) on biomedical scientific literature, and more specifically the genomic variants recognition in this work. Significant success has been achieved for NER on canonical tasks in recent years where large data sets are generally available. However, it remains a challenging problem on many domain-specific areas, especially the domains where only small gold annotations can be obtained. In addition, genomic variant entities exhibit diverse linguistic heterogeneity, differing much from those that have been characterized in existing canonical NER tasks. The state-of-the-art machine learning approaches in such tasks heavily rely on arduous feature engineering to characterize those unique patterns. In this work, we present the first successful end-to-end deep learning approach to bridge the gap between generic NER algorithms and low-resource applications through genomic variants recognition. Our proposed model can result in promising performance without any hand-crafted features or post-processing rules. Our extensive experiments and results may shed light on other similar low-resource NER applications.
• Abstract（参考訳）: 生物医学的な学術文献における名前付きエンティティ認識(NER)の問題,特に本研究におけるゲノム変異の認識について考察する。 大規模なデータセットが一般に利用可能である近年の標準タスクにおいて、NERにとって重要な成功が達成されている。 しかし、多くのドメイン固有の領域、特に小さな金のアノテーションしか得られない領域で問題となっている。 さらに、ゲノム変異体は、既存の標準nerタスクで特徴付けられるものと大きく異なる、多様な言語的多様性を示す。 このようなタスクにおける最先端の機械学習アプローチは、これらのユニークなパターンを特徴づけるために、厳しい機能エンジニアリングに大きく依存している。 本研究では,汎用NERアルゴリズムと低リソースアプリケーションとのギャップをゲノム変異認識によって埋める,エンド・ツー・エンドのディープラーニング手法を初めて提案する。 提案モデルでは,手作り機能や後処理ルールを使わずに,有望な性能が得られる。 当社の広範な実験と成果は、同様の低リソースのnerアプリケーションにも当てはまります。

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