論文の概要: PharmKE: Knowledge Extraction Platform for Pharmaceutical Texts using Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13139v1
• Date: Thu, 25 Feb 2021 19:36:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-01 14:04:20.160579
• Title: PharmKE: Knowledge Extraction Platform for Pharmaceutical Texts using Transfer Learning
• Title（参考訳）: PharmKE:トランスファーラーニングを用いた医薬品テキストの知識抽出プラットフォーム
• Authors: Nasi Jofche, Kostadin Mishev, Riste Stojanov, Milos Jovanovik, Dimitar Trajanov
• Abstract要約: PharmKEは、医薬品のセマンティック分析を徹底するために、いくつかの段階を通じてディープラーニングを適用するテキスト分析プラットフォームです。 この方法論は、正確なラベル付きトレーニングとテストデータセットの作成に使用され、カスタムエンティティラベリングタスクのモデルトレーニングに使用されます。 得られた結果は、同じデータセットで訓練された微調整BERTおよびBioBERTモデルと比較されます。
• 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: The challenge of recognizing named entities in a given text has been a very dynamic field in recent years. This is due to the advances in neural network architectures, increase of computing power and the availability of diverse labeled datasets, which deliver pre-trained, highly accurate models. These tasks are generally focused on tagging common entities, but domain-specific use-cases require tagging custom entities which are not part of the pre-trained models. This can be solved by either fine-tuning the pre-trained models, or by training custom models. The main challenge lies in obtaining reliable labeled training and test datasets, and manual labeling would be a highly tedious task. In this paper we present PharmKE, a text analysis platform focused on the pharmaceutical domain, which applies deep learning through several stages for thorough semantic analysis of pharmaceutical articles. It performs text classification using state-of-the-art transfer learning models, and thoroughly integrates the results obtained through a proposed methodology. The methodology is used to create accurately labeled training and test datasets, which are then used to train models for custom entity labeling tasks, centered on the pharmaceutical domain. The obtained results are compared to the fine-tuned BERT and BioBERT models trained on the same dataset. Additionally, the PharmKE platform integrates the results obtained from named entity recognition tasks to resolve co-references of entities and analyze the semantic relations in every sentence, thus setting up a baseline for additional text analysis tasks, such as question answering and fact extraction. The recognized entities are also used to expand the knowledge graph generated by DBpedia Spotlight for a given pharmaceutical text.
• Abstract（参考訳）: 与えられたテキストで名前付きエンティティを認識するという課題は、近年非常にダイナミックな分野である。 これは、ニューラルネットワークアーキテクチャの進歩、計算能力の向上、トレーニング済みで高精度なモデルを提供するさまざまなラベル付きデータセットの可用性によるものだ。 これらのタスクは一般的に共通のエンティティのタグ付けに焦点を当てていますが、ドメイン固有のユースケースでは、事前トレーニングされたモデルの一部ではないカスタムエンティティのタグ付けが必要です。 これは、事前トレーニングしたモデルを微調整するか、カスタムモデルをトレーニングすることで解決できる。 主な課題は、信頼できるラベル付きトレーニングとテストデータセットを得ることであり、手動ラベリングは非常に面倒な作業です。 本論文では,医薬品領域に焦点をあてたテキスト解析プラットフォームであるPharmKEについて紹介する。 最先端トランスファー学習モデルを用いてテキスト分類を行い、提案手法により得られた結果を徹底的に統合する。 この方法論は、正確なラベル付きトレーニングとテストデータセットの作成に使用され、薬学領域を中心に、カスタムエンティティラベリングタスクのモデルをトレーニングするために使用される。 得られた結果は、同じデータセットで訓練された微調整BERTおよびBioBERTモデルと比較されます。 さらに、PharmKEプラットフォームは、名前付きエンティティ認識タスクから得られた結果を統合して、エンティティの共参照を解決し、各文のセマンティック関係を分析し、質問応答や事実抽出といった追加のテキスト分析タスクのベースラインを設定する。 認識されたエンティティは、所定の薬学的テキストに対してdbpediaspotlightによって生成された知識グラフを拡張するためにも使用される。

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