論文の概要: A hybrid deep-learning approach for complex biochemical named entity recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10824v1
• Date: Sun, 20 Dec 2020 01:30:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 04:47:48.686701
• Title: A hybrid deep-learning approach for complex biochemical named entity recognition
• Title（参考訳）: 複雑生化学的エンティティ認識のためのハイブリッドディープラーニングアプローチ
• Authors: Jian Liu, Lei Gao, Sujie Guo, Rui Ding, Xin Huang, Long Ye, Qinghua Meng, Asef Nazari and Dhananjay Thiruvady
• Abstract要約: 化学物質と薬物のエンティティ認識(ner)は生化学研究において重要な情報抽出領域である。 本稿では,NERの認識精度向上のためのハイブリッド深層学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.657827522380712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Named entity recognition (NER) of chemicals and drugs is a critical domain of information extraction in biochemical research. NER provides support for text mining in biochemical reactions, including entity relation extraction, attribute extraction, and metabolic response relationship extraction. However, the existence of complex naming characteristics in the biomedical field, such as polysemy and special characters, make the NER task very challenging. Here, we propose a hybrid deep learning approach to improve the recognition accuracy of NER. Specifically, our approach applies the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model to extract the underlying features of the text, learns a representation of the context of the text through Bi-directional Long Short-Term Memory (BILSTM), and incorporates the multi-head attention (MHATT) mechanism to extract chapter-level features. In this approach, the MHATT mechanism aims to improve the recognition accuracy of abbreviations to efficiently deal with the problem of inconsistency in full-text labels. Moreover, conditional random field (CRF) is used to label sequence tags because this probabilistic method does not need strict independence assumptions and can accommodate arbitrary context information. The experimental evaluation on a publicly-available dataset shows that the proposed hybrid approach achieves the best recognition performance; in particular, it substantially improves performance in recognizing abbreviations, polysemes, and low-frequency entities, compared with the state-of-the-art approaches. For instance, compared with the recognition accuracies for low-frequency entities produced by the BILSTM-CRF algorithm, those produced by the hybrid approach on two entity datasets (MULTIPLE and IDENTIFIER) have been increased by 80% and 21.69%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 化学物質と薬物のエンティティ認識(ner)は生化学研究において重要な情報抽出領域である。 NERは、実体関係抽出、属性抽出、代謝応答関係抽出を含む生化学反応におけるテキストマイニングのサポートを提供する。 しかし, バイオメディカル分野において, ポリセミーや特殊キャラクタといった複雑な命名特性の存在は, NERタスクを非常に困難にしている。 本稿では,NERの認識精度を向上させるためのハイブリッドディープラーニング手法を提案する。 具体的には,変換器 (BERT) モデルを用いてテキストの基本的な特徴を抽出し,BILSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) を通じてテキストのコンテキストの表現を学習し,章レベルの特徴を抽出するためのマルチヘッドアテンション (MHATT) 機構を組み込んだ。 提案手法は,完全テキストラベルにおける不整合問題に効率よく対処するため,略語認識精度の向上を目的としている。 さらに、この確率的手法は厳密な独立性仮定を必要とせず、任意の文脈情報を許容できるため、条件付きランダムフィールド(CRF)を用いてシーケンスタグをラベル付けする。 公開データセットを用いた実験結果から,提案手法が最高の認識性能を発揮すること,特に,最先端のアプローチと比較して,省略,ポリセム,低周波なエンティティの認識性能が著しく向上していることが示唆された。 例えば、BILSTM-CRFアルゴリズムによって生成された低周波天体の認識精度と比較して、2つのエンティティデータセット(MULTIPLEとIDENTIFIER)に対するハイブリッドアプローチによって生成された天体は、それぞれ80%と21.69%増加した。

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