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。

関連論文リスト

• Causal Representation Learning from Multimodal Biological Observations [57.00712157758845]
  我々は,マルチモーダルデータに対するフレキシブルな識別条件の開発を目指している。 我々は、各潜伏成分の識別可能性を保証するとともに、サブスペース識別結果を事前の作業から拡張する。 我々の重要な理論的要素は、異なるモーダル間の因果関係の構造的空間性である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-10T16:40:27Z)
• Leveraging Biomolecule and Natural Language through Multi-Modal Learning: A Survey [75.47055414002571]
  生物分子モデリングと自然言語(BL)の統合は、人工知能、化学、生物学の交差点において有望な学際領域として現れてきた。 生体分子と自然言語の相互モデリングによって達成された最近の進歩について分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-03T14:59:47Z)
• Seeing Unseen: Discover Novel Biomedical Concepts via Geometry-Constrained Probabilistic Modeling [53.7117640028211]
  同定された問題を解決するために,幾何制約付き確率的モデリング処理を提案する。 構成された埋め込み空間のレイアウトに適切な制約を課すために、重要な幾何学的性質のスイートを組み込む。 スペクトルグラフ理論法は、潜在的な新規クラスの数を推定するために考案された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T00:56:05Z)
• Diversifying Knowledge Enhancement of Biomedical Language Models using Adapter Modules and Knowledge Graphs [54.223394825528665]
  我々は、軽量なアダプターモジュールを用いて、構造化された生体医学的知識を事前訓練された言語モデルに注入するアプローチを開発した。 バイオメディカル知識システムUMLSと新しいバイオケミカルOntoChemの2つの大きなKGと、PubMedBERTとBioLinkBERTの2つの著名なバイオメディカルPLMを使用している。 計算能力の要件を低く保ちながら,本手法がいくつかの事例において性能改善につながることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T14:26:57Z)
• High-throughput Biomedical Relation Extraction for Semi-Structured Web Articles Empowered by Large Language Models [1.9665865095034865]
  関係抽出タスクを大言語モデルのバイナリ分類として定式化する。 メインタイトルをテールエンティティとして指定し、コンテキストに明示的に組み込む。 長い内容はテキストチャンクにスライスされ、埋め込みされ、追加の埋め込みモデルで検索される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T16:43:41Z)
• BioIE: Biomedical Information Extraction with Multi-head Attention Enhanced Graph Convolutional Network [9.227487525657901]
  本稿では,バイオメディカルテキストと非構造化医療報告から関係を抽出するハイブリッドニューラルネットワークであるバイオメディカル情報抽出を提案する。 本研究は,2つの主要な生医学的関係抽出タスク,化学物質とタンパク質の相互作用,およびクロスホスピタル・パン・カンノロジー報告コーパスについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T13:19:28Z)
• Discovering Drug-Target Interaction Knowledge from Biomedical Literature [107.98712673387031]
  人体における薬物と標的(DTI)の相互作用は、生物医学や応用において重要な役割を担っている。 毎年何百万もの論文がバイオメディカル分野で出回っているので、文学からDTIの知識を自動的に発見することは、業界にとって急激な需要となっている。 生成的アプローチを用いて,この課題に対する最初のエンドツーエンドソリューションについて検討する。 我々はDTI三重項をシーケンスとみなし、Transformerベースのモデルを使ってエンティティや関係の詳細なアノテーションを使わずに直接生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-27T17:00:14Z)
• Modular Self-Supervision for Document-Level Relation Extraction [17.039775384229355]
  本稿では,文書レベルの関係抽出を関係検出と議論解決に分解する手法を提案する。 バイオメディカル・マシン・リーダーの精度オンコロジーにおいて,クロスパラグラフ関係の言及が一般的である点を徹底的に評価する。 提案手法は,マルチスケール学習やグラフニューラルネットワークなど,従来の技術よりも20以上の絶対的なF1点を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-11T20:09:18Z)
• Learning Informative Representations of Biomedical Relations with Latent Variable Models [2.4366811507669115]
  本稿では,任意に柔軟な分布を持つ潜在変数モデルを提案する。 我々のモデルは、パラメータが少なく、トレーニングがかなり速く、両方のタスクの強いベースラインと競合する結果が得られることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-20T08:56:31Z)
• Modeling Shared Responses in Neuroimaging Studies through MultiView ICA [94.31804763196116]
  被験者の大規模なコホートを含むグループ研究は、脳機能組織に関する一般的な結論を引き出す上で重要である。 グループ研究のための新しい多視点独立成分分析モデルを提案し、各被験者のデータを共有独立音源と雑音の線形結合としてモデル化する。 まず、fMRIデータを用いて、被験者間の共通音源の同定における感度の向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:29:53Z)
• A logic-based relational learning approach to relation extraction: The OntoILPER system [0.9176056742068812]
  論理に基づく関係学習手法OntoILPERを提案する。 OntoILPERは、例のリッチなリレーショナル表現の利益を享受し、欠点を軽減することができる。 提案手法は統計的手法よりも関係抽出に適していると考えられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-13T12:47:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。