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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