論文の概要: Biomedical and Clinical English Model Packages in the Stanza Python NLP Library

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14640v1
• Date: Wed, 29 Jul 2020 07:27:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 20:19:41.739782
• Title: Biomedical and Clinical English Model Packages in the Stanza Python NLP Library
• Title（参考訳）: Stanza Python NLPライブラリーにおける生物医学および臨床英語モデルパッケージ
• Authors: Yuhao Zhang, Yuhui Zhang, Peng Qi, Christopher D. Manning, Curtis P. Langlotz
• Abstract要約: 本稿では,Stanza Python NLPライブラリの生物医学的および臨床的英語モデルパッケージについて紹介する。 これらのパッケージは、正確な構文解析と、生物医学および臨床テキストのための名前付きエンティティ認識機能を提供する。 我々は,我々のパッケージが構文解析と命名されたエンティティ認識性能を,最先端の結果に匹敵する,あるいは超越していることを示す広範な実験を通して示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.47381610312517
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce biomedical and clinical English model packages for the Stanza Python NLP library. These packages offer accurate syntactic analysis and named entity recognition capabilities for biomedical and clinical text, by combining Stanza's fully neural architecture with a wide variety of open datasets as well as large-scale unsupervised biomedical and clinical text data. We show via extensive experiments that our packages achieve syntactic analysis and named entity recognition performance that is on par with or surpasses state-of-the-art results. We further show that these models do not compromise speed compared to existing toolkits when GPU acceleration is available, and are made easy to download and use with Stanza's Python interface. A demonstration of our packages is available at: http://stanza.run/bio.
• Abstract（参考訳）: 我々は,Stanza Python NLPライブラリの生物医学的および臨床的英語モデルパッケージを紹介する。 これらのパッケージは、Stanzaの完全なニューラルネットワークアーキテクチャと幅広いオープンデータセットと、大規模で教師なしのバイオメディカルおよび臨床テキストデータを組み合わせることで、正確な構文解析と名前付きエンティティ認識機能を提供する。 我々は,我々のパッケージが構文解析と命名されたエンティティ認識性能を,最先端の結果と同等あるいは同等に達成できることを示す。 さらに、GPUアクセラレーションが利用可能である場合、これらのモデルが既存のツールキットと比較して速度を損なわないことを示し、StanzaのPythonインターフェースで簡単にダウンロードおよび使用できるようにする。 私たちのパッケージのデモは以下の通りです。

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