論文の概要: Enriching Biomedical Knowledge for Low-resource Language Through Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05598v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 16:35:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 14:01:48.625962
• Title: Enriching Biomedical Knowledge for Low-resource Language Through Translation
• Title（参考訳）: 翻訳による低リソース言語のためのバイオメディカル知識の充実
• Authors: Long Phan, Tai Dang, Hieu Tran, Vy Phan, Lam D. Chau, and Trieu H. Trinh
• Abstract要約: 我々は、英語・ベトナム語における最先端翻訳モデルを用いて、事前訓練されたデータとバイオメディカル領域における教師付きデータの両方を翻訳し、生成する。 このような大規模な翻訳のおかげで、高品質な公開コーパスから2000万の抽象化に基づいてトレーニングされた、事前訓練されたデコーダ変換モデルであるViPubmedT5を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6347851388527643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biomedical data and benchmarks are highly valuable yet very limited in low-resource languages other than English such as Vietnamese. In this paper, we make use of a state-of-the-art translation model in English-Vietnamese to translate and produce both pretrained as well as supervised data in the biomedical domains. Thanks to such large-scale translation, we introduce ViPubmedT5, a pretrained Encoder-Decoder Transformer model trained on 20 million translated abstracts from the high-quality public PubMed corpus. ViPubMedT5 demonstrates state-of-the-art results on two different biomedical benchmarks in summarization and acronym disambiguation. Further, we release ViMedNLI - a new NLP task in Vietnamese translated from MedNLI using the recently public En-vi translation model and carefully refined by human experts, with evaluations of existing methods against ViPubmedT5.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカルデータとベンチマークは、ベトナム語などの英語以外の低リソース言語では極めて価値が高いが、非常に限られている。 本稿では,英語-ベトナム語における最先端翻訳モデルを用いて,前訓練されたデータと,生物医学領域における教師付きデータの両方を翻訳・生成する。 このような大規模な翻訳により、高品質なPubMedコーパスから2000万の翻訳抽象化をトレーニングした、事前訓練されたEncoder-Decoder TransformerモデルであるViPubmedT5を導入する。 ViPubMedT5は、要約と頭文字の曖昧さの2つの異なるバイオメディカルベンチマークで最先端の結果を示す。 さらに,最近公開されたen-vi翻訳モデルを用いてベトナム語から翻訳された新しいnlpタスクであるvimednliをリリースし,既存の手法によるvipubmedt5に対する評価を行った。

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