論文の概要: Slot Filling for Biomedical Information Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08564v1
• Date: Fri, 17 Sep 2021 14:16:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-20 17:58:57.919888
• Title: Slot Filling for Biomedical Information Extraction
• Title（参考訳）: 生体情報抽出のためのスロット充填
• Authors: Yannis Papanikolaou, Francine Bennett
• Abstract要約: バイオメディカルIEの課題に対してスロットフィリングアプローチを提案する。 我々は、トランフォーマベースのバイエンコーダDense Passage RetrievalをTransformerベースのリーダーモデルと結合する提案パラダイムに従う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5330240017302619
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Information Extraction (IE) from text refers to the task of extracting structured knowledge from unstructured text. The task typically consists of a series of sub-tasks such as Named Entity Recognition and Relation Extraction. Sourcing entity and relation type specific training data is a major bottleneck in the above sub-tasks.In this work we present a slot filling approach to the task of biomedical IE, effectively replacing the need for entity and relation-specific training data, allowing to deal with zero-shot settings. We follow the recently proposed paradigm of coupling a Tranformer-based bi-encoder, Dense Passage Retrieval, with a Transformer-based reader model to extract relations from biomedical text. We assemble a biomedical slot filling dataset for both retrieval and reading comprehension and conduct a series of experiments demonstrating that our approach outperforms a number of simpler baselines. We also evaluate our approach end-to-end for standard as well as zero-shot settings. Our work provides a fresh perspective on how to solve biomedical IE tasks, in the absence of relevant training data. Our code, models and pretrained data are available at https://github.com/healx/biomed-slot-filling.
• Abstract（参考訳）: テキストからの情報抽出(ie)とは、構造化されていないテキストから構造化された知識を抽出する作業を指す。 タスクは通常、名前付きエンティティ認識や関係抽出のような一連のサブタスクで構成される。 エンティティとリレーショナルタイプ固有のトレーニングデータをソーシングすることは、上記のサブタスクにおける大きなボトルネックである。本研究では、生物医学的ieのタスクにスロット充填アプローチを導入し、エンティティとリレーショナル特有のトレーニングデータの必要性を効果的に置き換え、ゼロショット設定の処理を可能にする。 本稿では,Tranformer ベースのバイエンコーダ Dense Passage Retrieval と Transformer ベースのリーダモデルを組み合わせることで,バイオメディカルテキストから関係を抽出する手法を提案する。 検索と読解の両方のための生体医学的スロット充填データセットを組み立て、我々のアプローチが多くの単純なベースラインを上回ることを示す一連の実験を行いました。 また、標準およびゼロショット設定のためのエンドツーエンドのアプローチも評価します。 私たちの研究は、関連するトレーニングデータがなくとも、生物医学的なieタスクの解決方法に関する新たな視点を提供します。 私たちのコード、モデル、事前訓練済みデータはhttps://github.com/healx/biomed-slot-filling.comで利用可能です。

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