論文の概要: A Large-Scale Dataset for Biomedical Keyphrase Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12124v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 09:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 17:35:26.403398
• Title: A Large-Scale Dataset for Biomedical Keyphrase Generation
• Title（参考訳）: 生物医学的キーフレーズ生成のための大規模データセット
• Authors: Mael Houbre, Florian Boudin and Beatrice Daille
• Abstract要約: kp-biomedは、PubMedの抽象化から収集された500万以上のドキュメントを持つ、最初の大規模バイオメディカルキーフリーゼ生成データセットである。 いくつかの生成モデルを訓練してリリースし、大規模なデータセットを使用することで、現在および欠落したキーフレーズ生成のパフォーマンスを大幅に改善することを示す一連の実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.293345261434945
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Keyphrase generation is the task consisting in generating a set of words or phrases that highlight the main topics of a document. There are few datasets for keyphrase generation in the biomedical domain and they do not meet the expectations in terms of size for training generative models. In this paper, we introduce kp-biomed, the first large-scale biomedical keyphrase generation dataset with more than 5M documents collected from PubMed abstracts. We train and release several generative models and conduct a series of experiments showing that using large scale datasets improves significantly the performances for present and absent keyphrase generation. The dataset is available under CC-BY-NC v4.0 license at https://huggingface.co/ datasets/taln-ls2n/kpbiomed.
• Abstract（参考訳）: キーフレーズ生成(keyphrase generation)とは、文書の主要なトピックを強調する一連の単語やフレーズを生成するタスクである。 生体医学領域ではキーフレーズ生成のためのデータセットは少なく、生成モデルのトレーニングにおけるサイズに関する期待を満たしていない。 本稿では,PubMedの要約から500万以上の文書を収集した,最初の大規模バイオメディカルキーフレーズ生成データセットであるkp-biomedを紹介する。 いくつかの生成モデルのトレーニングとリリースを行い、大規模なデータセットを使用することで、現在および不在のキーフレーズ生成のパフォーマンスが大幅に向上することを示す一連の実験を行った。 データセットはCC-BY-NC v4.0ライセンスでhttps://huggingface.co/ datasets/taln-ls2n/kpbiomedで利用可能である。

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