論文の概要: Named entity recognition in chemical patents using ensemble of contextual language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12569v2
• Date: Thu, 17 Sep 2020 09:54:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 06:40:14.442911
• Title: Named entity recognition in chemical patents using ensemble of contextual language models
• Title（参考訳）: 文脈言語モデルのアンサンブルを用いた化学特許における名前付きエンティティ認識
• Authors: Jenny Copara and Nona Naderi and Julien Knafou and Patrick Ruch and Douglas Teodoro
• Abstract要約: 化学特許から情報を取り出すための文脈型言語モデルの有効性について検討する。 我々の最良のモデルは、多数アンサンブルのアプローチに基づくもので、正確なF1スコアは92.30%、緩和されたF1スコアは96.24%に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3731111830152912
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chemical patent documents describe a broad range of applications holding key reaction and compound information, such as chemical structure, reaction formulas, and molecular properties. These informational entities should be first identified in text passages to be utilized in downstream tasks. Text mining provides means to extract relevant information from chemical patents through information extraction techniques. As part of the Information Extraction task of the Cheminformatics Elsevier Melbourne University challenge, in this work we study the effectiveness of contextualized language models to extract reaction information in chemical patents. We assess transformer architectures trained on a generic and specialised corpora to propose a new ensemble model. Our best model, based on a majority ensemble approach, achieves an exact F1-score of 92.30% and a relaxed F1-score of 96.24%. The results show that ensemble of contextualized language models can provide an effective method to extract information from chemical patents.
• Abstract（参考訳）: 化学特許文書は、化学構造、反応式、分子特性など、キー反応と化合物情報を保持する幅広い応用を記述している。 これらの情報エンティティは、ダウンストリームタスクで使用されるテキストパスで最初に識別されるべきである。 テキストマイニングは、情報抽出技術を通じて化学特許から関連情報を抽出する手段を提供する。 化学情報学エルゼビエメルボルン大学チャレンジの情報抽出タスクの一環として, 化学特許における反応情報抽出における文脈化言語モデルの有効性について検討した。 我々は,新しいアンサンブルモデルを提案するために,ジェネリックで特殊化されたコーパスで訓練されたトランスフォーマーアーキテクチャを評価する。 我々の最良のモデルは、多数アンサンブルのアプローチに基づくもので、正確なF1スコアは92.30%、緩和されたF1スコアは96.24%に達する。 その結果, 文脈型言語モデルのアンサンブルは, 化学特許から情報を抽出する有効な方法であることがわかった。

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