Fugu-MT 論文翻訳(概要): SciFive: a text-to-text transformer model for biomedical literature

論文の概要: SciFive: a text-to-text transformer model for biomedical literature

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03598v1
Date: Fri, 28 May 2021 06:09:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-15 14:31:13.354782
Title: SciFive: a text-to-text transformer model for biomedical literature
Title（参考訳）: scifive: 生物医学のためのテキストからテキストへのトランスフォーマーモデル
Authors: Long N. Phan, James T. Anibal, Hieu Tran, Shaurya Chanana, Erol Bahadroglu, Alec Peltekian, Gr\'egoire Altan-Bonnet
Abstract要約: 本稿では,大規模なバイオメディカルコーパスで事前学習したドメイン固有T5モデルであるSciFiveを紹介する。本研究は,より困難なテキスト生成タスクの探索と,本領域における新しい手法の開発を支援する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9482369543628087
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this report, we introduce SciFive, a domain-specific T5 model that has been pre-trained on large biomedical corpora. Our model outperforms the current SOTA methods (i.e. BERT, BioBERT, Base T5) on tasks in named entity relation, relation extraction, natural language inference, and question-answering. We show that text-generation methods have significant potential in a broad array of biomedical NLP tasks, particularly those requiring longer, more complex outputs. Our results support the exploration of more difficult text generation tasks and the development of new methods in this area
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模バイオメディカルコーパスで事前学習したドメイン固有T5モデルであるSciFiveを紹介する。我々のモデルは現在のSOTA法(すなわち)より優れている。 BERT, BioBERT, Base T5) 名前付きエンティティ関係、関係抽出、自然言語推論、質問応答のタスク。テキスト生成法は, バイオメディカルなNLPタスク, 特に, より長い複雑な出力を必要とするタスクにおいて, 有意な可能性を秘めている。本研究は,テキスト生成作業の難易度向上と新たな手法開発を支援するものである。

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