論文の概要: Biomedical NER for the Enterprise with Distillated BERN2 and the Kazu Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00223v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 02:07:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 15:46:04.914903
• Title: Biomedical NER for the Enterprise with Distillated BERN2 and the Kazu Framework
• Title（参考訳）: 蒸留BERN2と和フレームワークを用いた企業のためのバイオメディカルNER
• Authors: Wonjin Yoon, Richard Jackson, Elliot Ford, Vladimir Poroshin, Jaewoo Kang
• Abstract要約: Kazuは、バイオNLPをサポートするために設計された、非常にスケーラブルなオープンソースフレームワークである。 BERN2 NERモデル(TinyBERN2)の計算効率の良いバージョンを中心に構築され、他のBioNLP技術を1つのコヒーレントシステムにラップする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.641531861117086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In order to assist the drug discovery/development process, pharmaceutical companies often apply biomedical NER and linking techniques over internal and public corpora. Decades of study of the field of BioNLP has produced a plethora of algorithms, systems and datasets. However, our experience has been that no single open source system meets all the requirements of a modern pharmaceutical company. In this work, we describe these requirements according to our experience of the industry, and present Kazu, a highly extensible, scalable open source framework designed to support BioNLP for the pharmaceutical sector. Kazu is a built around a computationally efficient version of the BERN2 NER model (TinyBERN2), and subsequently wraps several other BioNLP technologies into one coherent system. KAZU framework is open-sourced: https://github.com/AstraZeneca/KAZU
• Abstract（参考訳）: 創薬・開発プロセスを支援するために、製薬会社はしばしば内外のコーパスにバイオメディカルナーとリンク技術を適用する。 BioNLPの分野の研究は、多くのアルゴリズム、システム、データセットを生み出している。 しかし、我々の経験では、現代の製薬会社の要件をすべて満たすオープンソースシステムはひとつも存在しない。 本稿では,これらの要件を業界経験に基づいて記述し,バイオNLPを医薬品業界でサポートするために設計された,高度に拡張可能なスケーラブルなオープンソースフレームワークである和について述べる。 Kazuは、BERN2 NERモデル(TinyBERN2)の計算効率の良いバージョンを中心に構築され、その後、他のBioNLP技術を1つのコヒーレントシステムにラップする。 KAZUフレームワークがオープンソースに:https://github.com/AstraZeneca/KAZU

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