論文の概要: HunFlair: An Easy-to-Use Tool for State-of-the-Art Biomedical Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07347v2
• Date: Tue, 18 Aug 2020 09:02:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 03:43:04.581068
• Title: HunFlair: An Easy-to-Use Tool for State-of-the-Art Biomedical Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: HunFlair: 最先端のバイオメディカル名前付きエンティティ認識のための使いやすいツール
• Authors: Leon Weber, Mario S\"anger, Jannes M\"unchmeyer, Maryam Habibi, Ulf Leser, Alan Akbik
• Abstract要約: HunFlair は広く使われている NLP フレームワーク Flair に統合された NER タグガーである。 単一のコマンドでインストールでき、4行のコードしか適用できない。 HunFlairは、他の最先端のスタンドアロンNERツールよりもパフォーマンスが良く、次のベストツールよりも平均7.26pp向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.0376690007511
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Summary: Named Entity Recognition (NER) is an important step in biomedical information extraction pipelines. Tools for NER should be easy to use, cover multiple entity types, highly accurate, and robust towards variations in text genre and style. To this end, we propose HunFlair, an NER tagger covering multiple entity types integrated into the widely used NLP framework Flair. HunFlair outperforms other state-of-the-art standalone NER tools with an average gain of 7.26 pp over the next best tool, can be installed with a single command and is applied with only four lines of code. Availability: HunFlair is freely available through the Flair framework under an MIT license: https://github.com/flairNLP/flair and is compatible with all major operating systems. Contact:{weberple,saengema,alan.akbik}@informatik.hu-berlin.de
• Abstract（参考訳）: まとめ: 名前付きエンティティ認識(NER)は、生体情報抽出パイプラインにおける重要なステップである。 nerのツールは使いやすく、複数のエンティティタイプをカバーし、高精度で、テキストのジャンルやスタイルの変化に対して堅牢であるべきです。 この目的のために、広く使われているNLPフレームワークFrairに統合された複数のエンティティタイプをカバーするNERタグであるHunFlairを提案する。 HunFlairは、他の最先端のスタンドアロンNERツールよりもパフォーマンスが良く、次のベストツールでは平均7.26ppで、単一のコマンドでインストールでき、4行のコードでしか適用できない。 可利用性: hunflairは、mitライセンス下のflairフレームワークを通じて無料で利用可能である。 https://github.com/flairnlp/flair であり、主要なオペレーティングシステムすべてと互換性がある。 連絡先:{weberple,saengema,alan.akbik}@informatik.hu-berlin.de

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