論文の概要: ELECTRAMed: a new pre-trained language representation model for biomedical NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09585v1
• Date: Mon, 19 Apr 2021 19:38:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-22 03:56:33.931331
• Title: ELECTRAMed: a new pre-trained language representation model for biomedical NLP
• Title（参考訳）: ELECTRAMed:バイオメディカルNLPのための新しい訓練済み言語表現モデル
• Authors: Giacomo Miolo, Giulio Mantoan, Carlotta Orsenigo
• Abstract要約: バイオメディカル分野に適したELECTRAMed(ELECTRAMed)と呼ばれる事前訓練されたドメイン固有言語モデルを提案する。 この新しいアプローチは、一般ドメインエレクトラアーキテクチャの学習フレームワークとその計算上の利点を継承している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The overwhelming amount of biomedical scientific texts calls for the development of effective language models able to tackle a wide range of biomedical natural language processing (NLP) tasks. The most recent dominant approaches are domain-specific models, initialized with general-domain textual data and then trained on a variety of scientific corpora. However, it has been observed that for specialized domains in which large corpora exist, training a model from scratch with just in-domain knowledge may yield better results. Moreover, the increasing focus on the compute costs for pre-training recently led to the design of more efficient architectures, such as ELECTRA. In this paper, we propose a pre-trained domain-specific language model, called ELECTRAMed, suited for the biomedical field. The novel approach inherits the learning framework of the general-domain ELECTRA architecture, as well as its computational advantages. Experiments performed on benchmark datasets for several biomedical NLP tasks support the usefulness of ELECTRAMed, which sets the novel state-of-the-art result on the BC5CDR corpus for named entity recognition, and provides the best outcome in 2 over the 5 runs of the 7th BioASQ-factoid Challange for the question answering task.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカル・サイエンス・テキストの圧倒的な量は、幅広いバイオメディカル自然言語処理(NLP)タスクに対処できる効果的な言語モデルの開発を要求する。 最近の支配的なアプローチはドメイン固有モデルであり、一般ドメインのテキストデータで初期化され、様々な科学的コーパスで訓練される。 しかし, 大規模コーパスが存在する専門領域では, ドメイン内知識だけでモデルをゼロから訓練することで, より良い結果が得られることが示されている。 さらに、最近の事前トレーニングの計算コストへの注目が高まり、electraのようなより効率的なアーキテクチャの設計につながった。 本稿では,バイオメディカル分野に適したELECTRAMedという,事前訓練済みのドメイン固有言語モデルを提案する。 この新しいアプローチは、一般ドメインエレクトラアーキテクチャの学習フレームワークとその計算上の利点を継承している。 複数の生物医学的nlpタスクのベンチマークデータセットで実施した実験は、名前付きエンティティ認識のためのbc5cdrコーパスに最新の結果を設定するelectramedの有用性をサポートし、質問応答タスクのための第7のbioasq-factoid challangeの5つの実行に対する最良の結果を提供する。

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