論文の概要: Pre-trained Language Models in Biomedical Domain: A Systematic Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05006v2
• Date: Tue, 12 Oct 2021 09:38:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 10:31:51.550376
• Title: Pre-trained Language Models in Biomedical Domain: A Systematic Survey
• Title（参考訳）: 生物医学領域における事前学習言語モデル:体系的調査
• Authors: Benyou Wang, Qianqian Xie, Jiahuan Pei, Prayag Tiwari, Zhao Li, and Jie fu
• Abstract要約: プレトレーニング言語モデル(PLM)は、ほとんどの自然言語処理(NLP)タスクのデファクトパラダイムである。 本稿では,生物医学領域における事前学習言語モデルの最近の進歩とその生物医学的下流タスクへの応用について要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.356707197929918
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained language models (PLMs) have been the de facto paradigm for most natural language processing (NLP) tasks. This also benefits biomedical domain: researchers from informatics, medicine, and computer science (CS) communities propose various PLMs trained on biomedical datasets, e.g., biomedical text, electronic health records, protein, and DNA sequences for various biomedical tasks. However, the cross-discipline characteristics of biomedical PLMs hinder their spreading among communities; some existing works are isolated from each other without comprehensive comparison and discussions. It expects a survey that not only systematically reviews recent advances of biomedical PLMs and their applications but also standardizes terminology and benchmarks. In this paper, we summarize the recent progress of pre-trained language models in the biomedical domain and their applications in biomedical downstream tasks. Particularly, we discuss the motivations and propose a taxonomy of existing biomedical PLMs. Their applications in biomedical downstream tasks are exhaustively discussed. At last, we illustrate various limitations and future trends, which we hope can provide inspiration for the future research of the research community.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された言語モデル(plms)は、ほとんどの自然言語処理(nlp)タスクのデファクトパラダイムである。 情報学、医学、コンピュータサイエンス(CS)コミュニティの研究者は、バイオメディカルテキスト、電子健康記録、タンパク質、および様々なバイオメディカルタスクのためのDNA配列など、バイオメディカルデータセットに基づいて訓練された様々なPLMを提案する。 しかし、生物医学的plmの学際的特徴はコミュニティ間の拡散を阻害し、既存の作品のいくつかは包括的に比較・議論することなく互いに分離されている。 バイオメディカルplmの最近の進歩とその応用を体系的にレビューするだけでなく、用語やベンチマークを標準化する調査が期待されている。 本稿では,生物医学領域における事前学習言語モデルの最近の進歩と,その生物医学下流課題への応用について概説する。 特に,その動機を議論し,既存の生物医学plmの分類法を提案する。 バイオメディカルダウンストリームタスクにおけるそれらの応用を概観する。 最後に,研究コミュニティの今後の研究にインスピレーションを与えてくれるような,さまざまな制限と今後のトレンドについて紹介する。

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