論文の概要: AMMU -- A Survey of Transformer-based Biomedical Pretrained Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00827v1
• Date: Fri, 16 Apr 2021 18:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-04 20:44:37.606264
• Title: AMMU -- A Survey of Transformer-based Biomedical Pretrained Language Models
• Title（参考訳）: AMMU -- トランスフォーマーに基づくバイオメディカル事前学習言語モデルの調査
• Authors: Katikapalli Subramanyam Kalyan, Ajit Rajasekharan, Sivanesan Sangeetha
• Abstract要約: Transformer-based Pretrained Language Model (PLM)は、現代の自然言語処理(NLP)において新しい時代が始まった。 これらのモデルが一般ドメインで成功した後、生物医学研究コミュニティは様々なドメイン内plmを開発した。
• 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: Transformer-based pretrained language models (PLMs) have started a new era in modern natural language processing (NLP). These models combine the power of transformers, transfer learning, and self-supervised learning (SSL). Following the success of these models in the general domain, the biomedical research community has developed various in-domain PLMs starting from BioBERT to the latest BioMegatron and CoderBERT models. We strongly believe there is a need for a survey paper that can provide a comprehensive survey of various transformer-based biomedical pretrained language models (BPLMs). In this survey, we start with a brief overview of foundational concepts like self-supervised learning, embedding layer and transformer encoder layers. We discuss core concepts of transformer-based PLMs like pretraining methods, pretraining tasks, fine-tuning methods, and various embedding types specific to biomedical domain. We introduce a taxonomy for transformer-based BPLMs and then discuss all the models. We discuss various challenges and present possible solutions. We conclude by highlighting some of the open issues which will drive the research community to further improve transformer-based BPLMs.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーに基づく事前訓練型言語モデル(PLM)は、現代の自然言語処理(NLP)において新しい時代が始まった。 これらのモデルはトランスフォーマーのパワー、転送学習、自己教師付き学習(ssl)を組み合わせる。 これらのモデルが一般領域での成功に続いて、生物医学研究コミュニティはbiobertから最新のbiomegatronおよびcoderbertモデルまで様々なドメイン内plmを開発した。 我々は,様々なトランスフォーマーに基づく生物医学事前学習言語モデル (BPLM) の包括的調査を行うための調査論文の必要性を強く信じている。 本稿では,自己教師あり学習,埋め込み層,トランスフォーマーエンコーダ層といった基礎概念の概要について概説する。 本稿では, バイオメディカルドメインに特有なトランスフォーマーベースのPLMのコアコンセプト, 事前学習, 微調整, 埋め込みタイプについて論じる。 変換器をベースとしたBPLMの分類を導入し,すべてのモデルについて議論する。 様々な課題と可能な解決策について論じる。 最後に、研究コミュニティがトランスフォーマーベースのbplmsをさらに改善するためのオープンイシューをいくつか強調する。

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