Fugu-MT 論文翻訳(概要): Biomedical Entity Linking with Contrastive Context Matching

論文の概要: Biomedical Entity Linking with Contrastive Context Matching

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07583v2
Date: Tue, 15 Jun 2021 05:47:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-16 10:34:23.923717
Title: Biomedical Entity Linking with Contrastive Context Matching
Title（参考訳）: コントラスト型コンテキストマッチングを用いたバイオメディカルエンティティリンク
Authors: Shogo Ujiie, Hayate Iso, Eiji Aramaki
Abstract要約: バイオメディカルエンティティリンクのための対照的な学習フレームワークであるBioCoMを紹介する。生のPubMed記事から辞書マッチングによるトレーニングインスタンスを構築する。最寄りのサーチにより,生物医学の正規化を推論時に予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2710726359379265
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce BioCoM, a contrastive learning framework for biomedical entity linking that uses only two resources: a small-sized dictionary and a large number of raw biomedical articles. Specifically, we build the training instances from raw PubMed articles by dictionary matching and use them to train a context-aware entity linking model with contrastive learning. We predict the normalized biomedical entity at inference time through a nearest-neighbor search. Results found that BioCoM substantially outperforms state-of-the-art models, especially in low-resource settings, by effectively using the context of the entities.
Abstract（参考訳）: バイオコムは,小型辞書と生の生の生物医学記事という2つの資源のみを用いた,生物医学的エンティティリンクのための対比学習フレームワークである。具体的には、辞書マッチングによって生のPubMed記事からトレーニングインスタンスを構築し、コンテクスト対応エンティティリンクモデルとコントラスト学習のトレーニングに使用する。最寄りのサーチにより,生物医学の正規化を推論時に予測する。その結果、BioCoMは、特に低リソース環境において、エンティティのコンテキストを効果的に利用することにより、最先端モデルを大幅に上回ることがわかった。

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