論文の概要: Biomedical named entity recognition using BERT in the machine reading comprehension framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01560v2
• Date: Mon, 17 May 2021 07:48:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 07:35:50.493823
• Title: Biomedical named entity recognition using BERT in the machine reading comprehension framework
• Title（参考訳）: 機械読解フレームワークにおけるBERTを用いた生物医学的実体認識
• Authors: Cong Sun, Zhihao Yang, Lei Wang, Yin Zhang, Hongfei Lin, Jian Wang
• Abstract要約: バイオメディカルな名前付きエンティティ認識(BioNER)を実現する新しい手法を提案する。 そこで我々は,BioNERタスクをシーケンスラベリング問題として扱う代わりに,機械読解問題として定式化する。 提案手法は,BC4CHEMD,BC5CDR-Chem,BC5CDR-Disease,NCBI-Disease,BC2GMおよびJNLPBAデータセット上での最先端(SOTA)性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.320249089801884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recognition of biomedical entities from literature is a challenging research focus, which is the foundation for extracting a large amount of biomedical knowledge existing in unstructured texts into structured formats. Using the sequence labeling framework to implement biomedical named entity recognition (BioNER) is currently a conventional method. This method, however, often cannot take full advantage of the semantic information in the dataset, and the performance is not always satisfactory. In this work, instead of treating the BioNER task as a sequence labeling problem, we formulate it as a machine reading comprehension (MRC) problem. This formulation can introduce more prior knowledge utilizing well-designed queries, and no longer need decoding processes such as conditional random fields (CRF). We conduct experiments on six BioNER datasets, and the experimental results demonstrate the effectiveness of our method. Our method achieves state-of-the-art (SOTA) performance on the BC4CHEMD, BC5CDR-Chem, BC5CDR-Disease, NCBI-Disease, BC2GM and JNLPBA datasets, achieving F1-scores of 92.92%, 94.19%, 87.83%, 90.04%, 85.48% and 78.93%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 文献からの生物医学的実体の認識は、非構造化テキストに存在する大量の生物医学的知識を構造化形式に抽出する基礎となる、難しい研究の焦点である。 バイオメディカルな名前付きエンティティ認識(BioNER)を実装するためのシーケンスラベリングフレームワークは、現在、従来の方法である。 しかし、この手法はデータセットのセマンティックな情報を十分に活用することができず、性能が常に満足できるとは限らない。 本研究では,BioNERタスクをシーケンスラベル問題として扱う代わりに,機械読解(MRC)問題として定式化する。 この定式化は、よく設計されたクエリを使ったより以前の知識を導入でき、条件付きランダムフィールド(CRF)のような復号プロセスはもはや不要である。 6つのBioNERデータセットを用いて実験を行い,本手法の有効性を実証した。 BC4CHEMD, BC5CDR-Chem, BC5CDR-Disease, NCBI-Disease, BC2GM, JNLPBAデータセット上で, F1スコアは92.92%, 94.19%, 87.83%, 90.04%, 85.48%, 78.93%となる。

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