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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