論文の概要: Extracting Concepts for Precision Oncology from the Biomedical
Literature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00074v1
- Date: Wed, 30 Sep 2020 19:31:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-12 23:55:32.047862
- Title: Extracting Concepts for Precision Oncology from the Biomedical
Literature
- Title(参考訳): 生物医学文献からの精密腫瘍学概念の抽出
- Authors: Nicholas Greenspan and Yuqi Si and Kirk Roberts
- Abstract要約: 本稿では,生物医学研究論文から精度オンコロジーに関する概念を抽出するための,初期データセットと自動自然言語処理(NLP)手法について述べる。
標準的な二重アノテーションの手順に従って250のバイオメディカル抽象化のコーパスにこれらの概念を付加した。
最高性能モデルは63.8%、リコールは71.9%、F1は67.1だった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.622771295091645
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper describes an initial dataset and automatic natural language
processing (NLP) method for extracting concepts related to precision oncology
from biomedical research articles. We extract five concept types: Cancer,
Mutation, Population, Treatment, Outcome. A corpus of 250 biomedical abstracts
were annotated with these concepts following standard double-annotation
procedures. We then experiment with BERT-based models for concept extraction.
The best-performing model achieved a precision of 63.8%, a recall of 71.9%, and
an F1 of 67.1. Finally, we propose additional directions for research for
improving extraction performance and utilizing the NLP system in downstream
precision oncology applications.
- Abstract(参考訳): 本稿では,生物医学研究論文から精度オンコロジーに関する概念を抽出するための,初期データセットと自動自然言語処理(NLP)手法について述べる。
がん,突然変異,人口,治療,アウトカムの5つの概念タイプを抽出する。
標準的な二重アノテーションの手順に従って250のバイオメディカル抽象化のコーパスにこれらの概念を付加した。
次に,概念抽出のためのBERTモデル実験を行った。
最高性能モデルは63.8%、リコールは71.9%、F1は67.1だった。
最後に,下流の精度オンコロジーへの応用において,抽出性能の向上とNLPシステムの利用のための新たな方向を提案する。
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