論文の概要: Benchmarking for Biomedical Natural Language Processing Tasks with a Domain Specific ALBERT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04374v1
• Date: Fri, 9 Jul 2021 11:47:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-12 20:41:02.937197
• Title: Benchmarking for Biomedical Natural Language Processing Tasks with a Domain Specific ALBERT
• Title（参考訳）: ドメイン固有ALBERTを用いたバイオメディカル自然言語処理タスクのベンチマーク
• Authors: Usman Naseem, Adam G. Dunn, Matloob Khushi, Jinman Kim
• Abstract要約: A Lite Bidirectional Representations from Transformers (ALBERT) のドメイン固有の適応であるBioALBERTを提案する。 バイオメディカルおよびPubMed Centralおよび臨床コーパスをトレーニングし、20のベンチマークデータセットで6つのタスクを微調整する。 これは、20のベンチマークデータセットのうち17の領域で、新たな最先端技術を表している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.8215089151757
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The availability of biomedical text data and advances in natural language processing (NLP) have made new applications in biomedical NLP possible. Language models trained or fine tuned using domain specific corpora can outperform general models, but work to date in biomedical NLP has been limited in terms of corpora and tasks. We present BioALBERT, a domain-specific adaptation of A Lite Bidirectional Encoder Representations from Transformers (ALBERT), trained on biomedical (PubMed and PubMed Central) and clinical (MIMIC-III) corpora and fine tuned for 6 different tasks across 20 benchmark datasets. Experiments show that BioALBERT outperforms the state of the art on named entity recognition (+11.09% BLURB score improvement), relation extraction (+0.80% BLURB score), sentence similarity (+1.05% BLURB score), document classification (+0.62% F1-score), and question answering (+2.83% BLURB score). It represents a new state of the art in 17 out of 20 benchmark datasets. By making BioALBERT models and data available, our aim is to help the biomedical NLP community avoid computational costs of training and establish a new set of baselines for future efforts across a broad range of biomedical NLP tasks.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカルテキストデータの入手と自然言語処理(NLP)の進歩により、バイオメディカルNLPの新たな応用が可能となった。 ドメイン固有コーパスを用いて訓練または微調整された言語モデルは、一般的なモデルより優れているが、バイオメディカルNLPにおける作業は、コーパスとタスクの点で制限されている。 本稿では,生物医学的(pubmed centralとpubmed central)と臨床(mimic-iii)コーポラを訓練し,20個のベンチマークデータセットにまたがる6つの異なるタスクを微調整した,ライト双方向エンコーダ表現のドメイン固有適応であるbioalbertを提案する。 実験の結果、BioALBERTは、名前付きエンティティ認識(+11.09% BLURBスコアの改善)、関係抽出(+0.80% BLURBスコア)、文類似性(+1.05% BLURBスコア)、文書分類(+0.62% F1スコア)、質問応答(+2.83% BLURBスコア)において、技術の現状よりも優れていた。 20のベンチマークデータセットのうち17で、新しい最先端技術を表している。 バイオALBERTモデルとデータを利用可能にすることで、バイオメディカルNLPコミュニティがトレーニングの計算コストを回避し、幅広いバイオメディカルNLPタスクにわたる今後の取り組みのための新たなベースラインを確立することを目的とする。

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