論文の概要: COMETA: A Corpus for Medical Entity Linking in the Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03295v2
• Date: Thu, 8 Oct 2020 12:01:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 23:10:53.073018
• Title: COMETA: A Corpus for Medical Entity Linking in the Social Media
• Title（参考訳）: COMETA: ソーシャルメディアにおける医療エンティティリンクのためのコーパス
• Authors: Marco Basaldella, Fangyu Liu, Ehsan Shareghi and Nigel Collier
• Abstract要約: われわれは、Redditの専門家がSNOMED CTへのリンクを付加した20万の英語バイオメディカルエンティティからなるCOMETAという新しいコーパスを紹介した。 私たちのコーパスは、スケールとカバレッジから多様性と品質まで、望ましい特性の組み合わせを満足しています。 2つの挑戦的な評価シナリオの下で、エンティティや概念に関する複雑な推論を行うことのできる、これらのシステムの能力に光を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.13349965075764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Whilst there has been growing progress in Entity Linking (EL) for general language, existing datasets fail to address the complex nature of health terminology in layman's language. Meanwhile, there is a growing need for applications that can understand the public's voice in the health domain. To address this we introduce a new corpus called COMETA, consisting of 20k English biomedical entity mentions from Reddit expert-annotated with links to SNOMED CT, a widely-used medical knowledge graph. Our corpus satisfies a combination of desirable properties, from scale and coverage to diversity and quality, that to the best of our knowledge has not been met by any of the existing resources in the field. Through benchmark experiments on 20 EL baselines from string- to neural-based models we shed light on the ability of these systems to perform complex inference on entities and concepts under 2 challenging evaluation scenarios. Our experimental results on COMETA illustrate that no golden bullet exists and even the best mainstream techniques still have a significant performance gap to fill, while the best solution relies on combining different views of data.
• Abstract（参考訳）: 汎用言語におけるエンティティリンク(EL)の進歩は進んでいるが、既存のデータセットは、平凡な言語における健康用語の複雑な性質に対処できない。 一方、健康領域における公衆の声を理解できるアプリケーションの必要性はますます高まっている。 これに対処するために、redditの専門家による20万の英語のバイオメディカルエンティティの言及と、広く使われている医療知識グラフであるsnomed ctへのリンクからなるcommtaという新しいコーパスを紹介します。 私たちのコーパスは、スケールとカバレッジから多様性と品質まで、望ましい特性の組み合わせを満足しており、私たちの知識の最も良いところは、この分野の既存のリソースに満たされていない。 文字列モデルからニューラルネットワークモデルへの20 ELベースラインのベンチマーク実験を通じて、2つの困難な評価シナリオの下で、エンティティと概念に関する複雑な推論を実行するこれらのシステムの能力に光を当てた。 COMETAの実験結果によると、黄金の弾丸は存在せず、最高の主流技術でさえも大きなパフォーマンスのギャップを埋める一方で、最良のソリューションはデータの異なるビューを組み合わせることにあります。

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