論文の概要: BioNerFlair: biomedical named entity recognition using flair embedding and sequence tagger

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01504v1
• Date: Tue, 3 Nov 2020 06:46:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 05:28:32.238265
• Title: BioNerFlair: biomedical named entity recognition using flair embedding and sequence tagger
• Title（参考訳）: BioNerFlair: フィア埋め込みとシークエンスタグを用いた生物医学名実体認識
• Authors: Harsh Patel
• Abstract要約: 本稿では,生物医学的実体認識のためのモデルトレーニング手法であるBioNerFlairを紹介する。 名前付きエンティティ認識に広く使われているほぼ同じ汎用アーキテクチャで、BioNerFlairは従来の最先端モデルより優れている。
• 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: Motivation: The proliferation of Biomedical research articles has made the task of information retrieval more important than ever. Scientists and Researchers are having difficulty in finding articles that contain information relevant to them. Proper extraction of biomedical entities like Disease, Drug/chem, Species, Gene/protein, can considerably improve the filtering of articles resulting in better extraction of relevant information. Performance on BioNer benchmarks has progressively improved because of progression in transformers-based models like BERT, XLNet, OpenAI, GPT2, etc. These models give excellent results; however, they are computationally expensive and we can achieve better scores for domain-specific tasks using other contextual string-based models and LSTM-CRF based sequence tagger. Results: We introduce BioNerFlair, a method to train models for biomedical named entity recognition using Flair plus GloVe embeddings and Bidirectional LSTM-CRF based sequence tagger. With almost the same generic architecture widely used for named entity recognition, BioNerFlair outperforms previous state-of-the-art models. I performed experiments on 8 benchmarks datasets for biomedical named entity recognition. Compared to current state-of-the-art models, BioNerFlair achieves the best F1-score of 90.17 beyond 84.72 on the BioCreative II gene mention (BC2GM) corpus, best F1-score of 94.03 beyond 92.36 on the BioCreative IV chemical and drug (BC4CHEMD) corpus, best F1-score of 88.73 beyond 78.58 on the JNLPBA corpus, best F1-score of 91.1 beyond 89.71 on the NCBI disease corpus, best F1-score of 85.48 beyond 78.98 on the Species-800 corpus, while near best results was observed on BC5CDR-chem, BC3CDR-disease, and LINNAEUS corpus.
• Abstract（参考訳）: モチベーション: 生物医学研究記事の急増により、情報検索のタスクはこれまで以上に重要になっている。 科学者や研究者は、それらに関連する情報を含む記事を見つけるのに苦労している。 疾患、薬物/化学、種、遺伝子/タンパク質などの生物医学的実体の適切な抽出は、関連する情報の抽出に繋がる記事のフィルタリングを大幅に改善することができる。 BioNerベンチマークのパフォーマンスは、BERT、XLNet、OpenAI、GPT2といったトランスフォーマーベースのモデルの進歩により、徐々に改善されている。 これらのモデルは計算コストが高く,他の文脈文字列ベースモデルやLSTM-CRFベースのシーケンスタグを用いて,ドメイン固有のタスクのスコアを向上することができる。 結果:BioNerFlairはFrairとGloVeの埋め込みと双方向LSTM-CRFに基づくシーケンスタグを用いた生物医学的実体認識モデルのトレーニング手法である。 名前付きエンティティ認識に広く使われているほぼ同じ汎用アーキテクチャで、BioNerFlairは従来の最先端モデルより優れている。 バイオメディカルなエンティティ認識のための8つのベンチマークデータセットの実験を行った。 Compared to current state-of-the-art models, BioNerFlair achieves the best F1-score of 90.17 beyond 84.72 on the BioCreative II gene mention (BC2GM) corpus, best F1-score of 94.03 beyond 92.36 on the BioCreative IV chemical and drug (BC4CHEMD) corpus, best F1-score of 88.73 beyond 78.58 on the JNLPBA corpus, best F1-score of 91.1 beyond 89.71 on the NCBI disease corpus, best F1-score of 85.48 beyond 78.98 on the Species-800 corpus, while near best results was observed on BC5CDR-chem, BC3CDR-disease, and LINNAEUS corpus.

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