Fugu-MT 論文翻訳(概要): PathologyBERT -- Pre-trained Vs. A New Transformer Language Model for Pathology Domain

論文の概要: PathologyBERT -- Pre-trained Vs. A New Transformer Language Model for Pathology Domain

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06885v1
Date: Fri, 13 May 2022 20:42:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-19 10:03:40.646677
Title: PathologyBERT -- Pre-trained Vs. A New Transformer Language Model for Pathology Domain
Title（参考訳）: PathologyBERT - 事前訓練Vs. 病理領域の新しいトランスフォーマ言語モデル
Authors: Thiago Santos, Amara Tariq, Susmita Das, Kavyasree Vayalpati, Geoffrey H. Smith, Hari Trivedi, Imon Banerjee
Abstract要約: 大規模な病理データベースのテキストマイニングが成功すれば、「ビッグデータ」がん研究の進展に重要な役割を果たす可能性がある。病理学の分野での急速なデータマイニング開発を支援するために、病理学固有の言語空間は存在しない。 PathologyBERTは,347,173例の病理組織学的報告に基づいて訓練された,訓練済みの仮面言語モデルである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3628956573813498
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Pathology text mining is a challenging task given the reporting variability and constant new findings in cancer sub-type definitions. However, successful text mining of a large pathology database can play a critical role to advance 'big data' cancer research like similarity-based treatment selection, case identification, prognostication, surveillance, clinical trial screening, risk stratification, and many others. While there is a growing interest in developing language models for more specific clinical domains, no pathology-specific language space exist to support the rapid data-mining development in pathology space. In literature, a few approaches fine-tuned general transformer models on specialized corpora while maintaining the original tokenizer, but in fields requiring specialized terminology, these models often fail to perform adequately. We propose PathologyBERT - a pre-trained masked language model which was trained on 347,173 histopathology specimen reports and publicly released in the Huggingface repository. Our comprehensive experiments demonstrate that pre-training of transformer model on pathology corpora yields performance improvements on Natural Language Understanding (NLU) and Breast Cancer Diagnose Classification when compared to nonspecific language models.
Abstract（参考訳）: 病理テキストマイニングは、がんの亜型定義における報告の多様性と常に新しい発見を考えると、難しい課題である。しかし、大規模病理データベースのテキストマイニングの成功は、類似性に基づく治療選択、症例同定、予後予測、監視、臨床試験スクリーニング、リスク階層化などの「ビッグデータ」癌の研究を進める上で重要な役割を果たす。より特定の臨床領域のための言語モデルの開発には関心が高まっているが、病理領域における迅速なデータマイニング開発をサポートする、病理特有の言語空間は存在しない。文献では、元のトークン化器を維持しながら特殊コーパスの一般的なトランスフォーマーモデルを微調整するアプローチがいくつかあるが、専門用語を必要とする分野では、これらのモデルは適切に機能しないことが多い。筆者らは347,173例の病理組織学的検体をトレーニングし,Huggingfaceリポジトリで公開されているPathologyBERTを提案する。病理コーパスにおけるトランスフォーマモデルの事前学習は,非特異的言語モデルと比較して自然言語理解(nlu)と乳がん診断分類のパフォーマンス向上をもたらすことを示す。

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