論文の概要: BigBIO: A Framework for Data-Centric Biomedical Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15076v1
• Date: Thu, 30 Jun 2022 07:15:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-07-02 02:29:18.750584
• Title: BigBIO: A Framework for Data-Centric Biomedical Natural Language Processing
• Title（参考訳）: BigBIO: データ中心のバイオメディカル自然言語処理フレームワーク
• Abstract要約: バイオメディカルNLPデータセット126以上のコミュニティライブラリであるBigBIOを紹介する。 BigBIOは、データセットとそのメタデータへのプログラムアクセスを通じて、再現可能なメタデータキュレーションを容易にする。 本稿では,タスクスキーマ,データ監査,コントリビューションガイドライン,および2つの実証的ユースケースの概要について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.30221348538759
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Training and evaluating language models increasingly requires the construction of meta-datasets --diverse collections of curated data with clear provenance. Natural language prompting has recently lead to improved zero-shot generalization by transforming existing, supervised datasets into a diversity of novel pretraining tasks, highlighting the benefits of meta-dataset curation. While successful in general-domain text, translating these data-centric approaches to biomedical language modeling remains challenging, as labeled biomedical datasets are significantly underrepresented in popular data hubs. To address this challenge, we introduce BigBIO a community library of 126+ biomedical NLP datasets, currently covering 12 task categories and 10+ languages. BigBIO facilitates reproducible meta-dataset curation via programmatic access to datasets and their metadata, and is compatible with current platforms for prompt engineering and end-to-end few/zero shot language model evaluation. We discuss our process for task schema harmonization, data auditing, contribution guidelines, and outline two illustrative use cases: zero-shot evaluation of biomedical prompts and large-scale, multi-task learning. BigBIO is an ongoing community effort and is available at https://github.com/bigscience-workshop/biomedical
• Abstract（参考訳）: 言語モデルのトレーニングと評価には、明確に証明されたデータの逆コレクションであるメタデータセットの構築がますます必要となる。 自然言語プロンプトは、既存の教師付きデータセットを新しい事前トレーニングタスクに変換し、メタデータセットキュレーションの利点を強調することで、ゼロショットの一般化の改善につながっている。 一般的なドメインテキストでは成功したが、ラベル付きバイオメディカルデータセットが一般的なデータハブでは著しく不足しているため、これらのデータ中心のアプローチをバイオメディカル言語モデリングに翻訳することは依然として困難である。 この課題に対処するために、BigBIOは126以上のバイオメディカルNLPデータセットからなるコミュニティライブラリを導入し、現在12のタスクカテゴリと10以上の言語をカバーしています。 bigbioは、データセットとそのメタデータへのプログラムによるアクセスを通じて、再現可能なメタデータセットのキュレーションを促進し、プロンプトエンジニアリングとエンド・ツー・エンドのショット言語モデルの評価のための現在のプラットフォームと互換性がある。 本稿では,タスクスキーマの調和,データ監査,コントリビューションガイドライン,バイオメディカルプロンプトのゼロショット評価,大規模マルチタスク学習の2つのユースケースの概要について論じる。 bigbioはコミュニティの継続的な取り組みであり、https://github.com/bigscience-workshop/biomedicalで入手できる。

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