論文の概要: Combining Contrastive Learning and Knowledge Graph Embeddings to develop medical word embeddings for the Italian language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05035v1
• Date: Wed, 9 Nov 2022 17:12:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 16:10:57.016706
• Title: Combining Contrastive Learning and Knowledge Graph Embeddings to develop medical word embeddings for the Italian language
• Title（参考訳）: コントラスト学習と知識グラフ埋め込みの併用によるイタリア語用医療単語埋め込みの開発
• Authors: Denys Amore Bondarenko, Roger Ferrod, Luigi Di Caro
• Abstract要約: 本論文は,イタリアの医療領域の未発見ニッチへの埋め込みを改良する試みである。 主な目的は、医療用語間の意味的類似性の精度を向上させることである。 イタリア語には医学的な文章や制御された語彙が欠けているため、我々は特定の解決法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Word embeddings play a significant role in today's Natural Language Processing tasks and applications. While pre-trained models may be directly employed and integrated into existing pipelines, they are often fine-tuned to better fit with specific languages or domains. In this paper, we attempt to improve available embeddings in the uncovered niche of the Italian medical domain through the combination of Contrastive Learning (CL) and Knowledge Graph Embedding (KGE). The main objective is to improve the accuracy of semantic similarity between medical terms, which is also used as an evaluation task. Since the Italian language lacks medical texts and controlled vocabularies, we have developed a specific solution by combining preexisting CL methods (multi-similarity loss, contextualization, dynamic sampling) and the integration of KGEs, creating a new variant of the loss. Although without having outperformed the state-of-the-art, represented by multilingual models, the obtained results are encouraging, providing a significant leap in performance compared to the starting model, while using a significantly lower amount of data.
• Abstract（参考訳）: 単語埋め込みは、今日の自然言語処理タスクやアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 事前トレーニングされたモデルは、直接採用され、既存のパイプラインに統合されることもあるが、特定の言語やドメインに適合するように細分化されることが多い。 本稿では,Contrastive Learning (CL) と Knowledge Graph Embedding (KGE) を組み合わせることで,イタリアの医療領域の未発見ニッチへの埋め込みを改善することを試みる。 主な目的は、評価課題としても用いられる医療用語間の意味的類似性の精度を向上させることである。 イタリア語は医学的テキストや制御語彙を欠いているため、既存のCL手法(多重相似損失、文脈化、動的サンプリング)とKGEの統合を組み合わせることで特定の解を開発し、損失の新しい変種を作り出した。 多言語モデルで表される最先端技術に優れることなく、得られた結果が奨励され、データ量を大幅に削減しつつ、開始モデルと比較して性能が飛躍的に向上した。

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