Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fancy Man Lauches Zippo at WNUT 2020 Shared Task-1: A Bert Case Model for Wet Lab Entity Extraction

論文の概要: Fancy Man Lauches Zippo at WNUT 2020 Shared Task-1: A Bert Case Model for Wet Lab Entity Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12997v1
Date: Mon, 28 Sep 2020 01:05:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-13 20:57:25.637527
Title: Fancy Man Lauches Zippo at WNUT 2020 Shared Task-1: A Bert Case Model for Wet Lab Entity Extraction
Title（参考訳）: Fancy Man Lauches Zippo at WNUT 2020 Shared Task-1: A Bert Case Model for Wet Lab Entity extract
Authors: Haoding Meng, Qingcheng Zeng, Xiaoyang Fang, Zhexin Liang
Abstract要約: 本稿ではWNUT 2020 Share Task-1: wet lab entity extractについて述べる。本研究では,BiLSTM CRFモデルやBertケースモデルなど,ウェットラボの実体抽出に使用可能ないくつかのモデルについて検討を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automatic or semi-automatic conversion of protocols specifying steps in performing a lab procedure into machine-readable format benefits biological research a lot. These noisy, dense, and domain-specific lab protocols processing draws more and more interests with the development of deep learning. This paper presents our teamwork on WNUT 2020 shared task-1: wet lab entity extract, that we conducted studies in several models, including a BiLSTM CRF model and a Bert case model which can be used to complete wet lab entity extraction. And we mainly discussed the performance differences of \textbf{Bert case} under different situations such as \emph{transformers} versions, case sensitivity that may don't get enough attention before.
Abstract（参考訳）: 実験手順を機械可読形式にするためのステップを指定するプロトコルの自動的または半自動的な変換は、生物学的研究に大いに役立つ。これらのノイズ、高密度、ドメイン固有のラボプロトコル処理は、ディープラーニングの開発にますます関心を寄せている。本稿では,WNUT 2020共有タスク-1:ウェットラボエンティティ抽出のチームワークについて,BiLSTM CRFモデルやBertケースモデルなど,いくつかのモデルで検討を行った。また,従来十分な注意を払わなかったケース感度,例えば \emph{transformers} バージョンなどの異なる状況下での \textbf{Bert case} の性能差について検討した。

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