論文の概要: Sectioning of Biomedical Abstracts: A Sequence of Sequence Classification Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07112v1
• Date: Tue, 18 Jan 2022 16:41:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-19 13:44:29.378771
• Title: Sectioning of Biomedical Abstracts: A Sequence of Sequence Classification Task
• Title（参考訳）: バイオメディカル抽象化のセクション化:シーケンス分類タスクのシーケンス
• Authors: Mehmet Efruz Karabulut, K. Vijay-Shanker
• Abstract要約: 本研究では,SSN-4モデルと呼ぶ最先端のディープラーニングモデルについて検討する。 我々は、このモデルがRandomized Controlled Trials(RCT)データセット以外の新しいデータセットにどのように一般化するかを検討する。 その結果, SSN-4 モデルでは RCT データセットをはるかに超えた一般化は得られなかった。
• 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: Rapid growth of the biomedical literature has led to many advances in the biomedical text mining field. Among the vast amount of information, biomedical article abstracts are the easily accessible sources. However, the number of the structured abstracts, describing the rhetorical sections with one of Background, Objective, Method, Result and Conclusion categories is still not considerable. Exploration of valuable information in the biomedical abstracts can be expedited with the improvements in the sequential sentence classification task. Deep learning based models has great performance/potential in achieving significant results in this task. However, they can often be overly complex and overfit to specific data. In this project, we study a state-of-the-art deep learning model, which we called SSN-4 model here. We investigate different components of the SSN-4 model to study the trade-off between the performance and complexity. We explore how well this model generalizes to a new data set beyond Randomized Controlled Trials (RCT) dataset. We address the question that whether word embeddings can be adjusted to the task to improve the performance. Furthermore, we develop a second model that addresses the confusion pairs in the first model. Results show that SSN-4 model does not appear to generalize well beyond RCT dataset.
• Abstract（参考訳）: 生物医学文献の急速な成長は、生物医学のテキスト採掘分野において多くの進歩をもたらした。 膨大な情報のうち、生体医学的な記事の要約は簡単にアクセスできる情報源である。 しかし, 背景, 対象, 方法, 結果, 結論のカテゴリの1つを含む修辞的部分を記述する構造化抽象文の数は, いまだに少なからず少ない。 生物医学的要約における貴重な情報の探索は、逐次文分類タスクの改善により、迅速に行うことができる。 ディープラーニングベースのモデルは、このタスクで重要な結果を得る上で、優れたパフォーマンス/ポテンシャルを持つ。 しかし、それらはしばしば複雑すぎ、特定のデータに過度に適合する。 本稿では,SSN-4モデルと呼ぶ最先端のディープラーニングモデルについて検討する。 ssn-4モデルの様々なコンポーネントを調査し,性能と複雑性のトレードオフについて検討した。 我々は、このモデルがRandomized Controlled Trials(RCT)データセット以外の新しいデータセットにどのように一般化するかを検討する。 我々は、パフォーマンスを改善するために、単語埋め込みをタスクに調整できるかどうかという疑問に対処します。 さらに,第1モデルの混乱を解消する第2モデルを開発した。 その結果, SSN-4 モデルでは RCT データセットをはるかに超えた一般化は得られなかった。

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