論文の概要: An Empirical Study on Relation Extraction in the Biomedical Domain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05910v1
- Date: Sat, 11 Dec 2021 03:36:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-14 15:09:52.765247
- Title: An Empirical Study on Relation Extraction in the Biomedical Domain
- Title(参考訳): 医学領域における関係抽出に関する実証的研究
- Authors: Yongkang Li
- Abstract要約: 文レベルの関係抽出と文書レベルの関係抽出について検討し、いくつかのベンチマークデータセット上で最先端の手法を実行する。
以上の結果から,(1)現行の文書レベルの関係抽出手法は高い一般化能力を有し,(2)既存の手法では,バイオメディシンのモデル微調整に大量のラベル付きデータを必要とすることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Relation extraction is a fundamental problem in natural language processing.
Most existing models are defined for relation extraction in the general domain.
However, their performance on specific domains (e.g., biomedicine) is yet
unclear. To fill this gap, this paper carries out an empirical study on
relation extraction in biomedical research articles. Specifically, we consider
both sentence-level and document-level relation extraction, and run a few
state-of-the-art methods on several benchmark datasets. Our results show that
(1) current document-level relation extraction methods have strong
generalization ability; (2) existing methods require a large amount of labeled
data for model fine-tuning in biomedicine. Our observations may inspire people
in this field to develop more effective models for biomedical relation
extraction.
- Abstract(参考訳): 関係抽出は自然言語処理における根本的な問題である。
既存のモデルの多くは一般領域における関係抽出のために定義される。
しかし、特定の領域(例えばバイオメディシン)での業績はまだ不明である。
このギャップを埋めるために,生物医学研究論文における関係抽出に関する実証的研究を行った。
具体的には、文レベルの関係抽出と文書レベルの関係抽出の両方を検討し、いくつかのベンチマークデータセットで最先端の手法を実行する。
以上の結果から,(1)現行の文書レベルの関係抽出手法は高い一般化能力を有し,(2)既存の手法では,バイオメディシンのモデル微調整に大量のラベル付きデータを必要とすることがわかった。
我々の観察は、この分野の人々に、より効果的な生物医学的関係抽出モデルの開発を促すかもしれない。
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