論文の概要: Domain specific BERT representation for Named Entity Recognition of lab protocol

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11145v1
• Date: Mon, 21 Dec 2020 06:54:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-27 06:39:02.055239
• Title: Domain specific BERT representation for Named Entity Recognition of lab protocol
• Title（参考訳）: labプロトコルの名前付きエンティティ認識のためのドメイン固有bert表現
• Authors: Tejas Vaidhya and Ayush Kaushal
• Abstract要約: BERTファミリーは、NERタグ付けから他の言語タスクの範囲まで、下流タスクで非常にうまく機能しているようだ。 本稿では,Bio-Bertに基づく名前付きエンティティタグ作成システムについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Supervised models trained to predict properties from representations have been achieving high accuracy on a variety of tasks. For instance, the BERT family seems to work exceptionally well on the downstream task from NER tagging to the range of other linguistic tasks. But the vocabulary used in the medical field contains a lot of different tokens used only in the medical industry such as the name of different diseases, devices, organisms, medicines, etc. that makes it difficult for traditional BERT model to create contextualized embedding. In this paper, we are going to illustrate the System for Named Entity Tagging based on Bio-Bert. Experimental results show that our model gives substantial improvements over the baseline and stood the fourth runner up in terms of F1 score, and first runner up in terms of Recall with just 2.21 F1 score behind the best one.
• Abstract（参考訳）: 表現からプロパティを予測するようにトレーニングされた教師付きモデルは、様々なタスクで高い精度を達成しています。 例えば、BERTファミリーは、NERタグ付けから他の言語タスクの範囲まで、下流タスクで非常にうまく機能しているようです。 しかし、医学分野で使われる語彙には、異なる疾患、装置、生物、医薬品など、医療業界でのみ使用される多くの異なるトークンが含まれている。 これにより、従来のBERTモデルがコンテキスト化された埋め込みを作成するのが難しくなる。 本稿では,Bio-Bert に基づく Entity Tagging システムについて解説する。 実験の結果,本モデルはベースラインよりも大幅に改善し,f1得点では第4位に,リコールでは第1位に,最下位では2.21f1に留まった。

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