論文の概要: Fast and Effective Biomedical Entity Linking Using a Dual Encoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05028v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 19:32:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 18:10:17.146713
• Title: Fast and Effective Biomedical Entity Linking Using a Dual Encoder
• Title（参考訳）: デュアルエンコーダを用いた高速かつ効果的なバイオメディカルエンティティリンク
• Authors: Rajarshi Bhowmik and Karl Stratos and Gerard de Melo
• Abstract要約: 文書中の複数の言及を1ショットで解決するBERTベースのデュアルエンコーダモデルを提案する。 本稿では,提案モデルが既存のBERTモデルよりも複数倍高速であり,バイオメディカルエンティティリンクの精度に競争力があることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.86736921025866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biomedical entity linking is the task of identifying mentions of biomedical concepts in text documents and mapping them to canonical entities in a target thesaurus. Recent advancements in entity linking using BERT-based models follow a retrieve and rerank paradigm, where the candidate entities are first selected using a retriever model, and then the retrieved candidates are ranked by a reranker model. While this paradigm produces state-of-the-art results, they are slow both at training and test time as they can process only one mention at a time. To mitigate these issues, we propose a BERT-based dual encoder model that resolves multiple mentions in a document in one shot. We show that our proposed model is multiple times faster than existing BERT-based models while being competitive in accuracy for biomedical entity linking. Additionally, we modify our dual encoder model for end-to-end biomedical entity linking that performs both mention span detection and entity disambiguation and out-performs two recently proposed models.
• Abstract（参考訳）: 生物医学的エンティティのリンクは、テキスト文書中の生物医学的概念の言及を特定し、ターゲットテソーラスの正規的エンティティにマッピングするタスクです。 BERTモデルを用いたエンティティリンクの最近の進歩は、検索と再帰のパラダイムに従っており、まず候補エンティティをレトリバーモデルで選択し、次に検索した候補をリランカーモデルでランク付けする。 このパラダイムは最先端の結果を生み出すが、トレーニングとテスト時間の両方で遅く、一度に1つの言及しか処理できない。 そこで本研究では,文書中の複数の言及をワンショットで解決するBERTベースのデュアルエンコーダモデルを提案する。 本稿では,提案モデルが既存のBERTモデルよりも複数倍高速であり,バイオメディカルエンティティリンクの精度に競争力があることを示す。 さらに,提案する2つのモデルに対して,参照スパン検出とエンティティの曖昧化の両方を行う,エンドツーエンドの生物医学的エンティティリンクのためのデュアルエンコーダモデルを修正した。

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