論文の概要: Annotated Dataset Creation through General Purpose Language Models for non-English Medical NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14493v1
• Date: Tue, 30 Aug 2022 18:42:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-01 12:58:03.840486
• Title: Annotated Dataset Creation through General Purpose Language Models for non-English Medical NLP
• Title（参考訳）: 非英語医学NLPのための汎用言語モデルによる注釈付きデータセット作成
• Authors: Johann Frei and Frank Kramer
• Abstract要約: 我々の研究では、事前訓練された言語モデルをデータ取得のトレーニングに活用することを提案する。 我々は、ドイツのテキストであるGPTNERMEDの医療用NERモデルをトレーニングするために使用するカスタムデータセットを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5482532589225552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Obtaining text datasets with semantic annotations is an effortful process, yet crucial for supervised training in natural language processsing (NLP). In general, developing and applying new NLP pipelines in domain-specific contexts for tasks often requires custom designed datasets to address NLP tasks in supervised machine learning fashion. When operating in non-English languages for medical data processing, this exposes several minor and major, interconnected problems such as lack of task-matching datasets as well as task-specific pre-trained models. In our work we suggest to leverage pretrained language models for training data acquisition in order to retrieve sufficiently large datasets for training smaller and more efficient models for use-case specific tasks. To demonstrate the effectiveness of your approach, we create a custom dataset which we use to train a medical NER model for German texts, GPTNERMED, yet our method remains language-independent in principle. Our obtained dataset as well as our pre-trained models are publicly available at: https://github.com/frankkramer-lab/GPTNERMED
• Abstract（参考訳）: セマンティックアノテーションによるテキストデータセットの取得は困難だが、自然言語処理(NLP)における教師ありトレーニングには不可欠である。 一般的に、タスクのためのドメイン固有のコンテキストにおける新しいNLPパイプラインの開発と適用には、教師付き機械学習方式でNLPタスクに対処するカスタムデザインのデータセットが必要となることが多い。 医療データ処理のために非英語の言語で運用する場合、タスクマッチングデータセットの欠如やタスク固有の事前訓練モデルなど、いくつかのマイナーで主要な相互接続の問題が発生する。 我々の研究では、データ取得のトレーニングに事前訓練された言語モデルを活用して、ユースケース特定タスクのより小型で効率的なモデルのトレーニングに十分な大規模なデータセットを取得することを提案する。 提案手法の有効性を示すため,ドイツ語テキストの医学的NERモデルをトレーニングするために使用するカスタムデータセット(GPTNERMED)を作成するが,原則的に言語に依存しないままである。 得られたデータセットと事前トレーニングされたモデルは、https://github.com/frankkramer-lab/GPTNERMEDで公開されています。

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