論文の概要: Bioformer: an efficient transformer language model for biomedical text mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01588v1
• Date: Fri, 3 Feb 2023 08:04:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-06 16:54:18.204664
• Title: Bioformer: an efficient transformer language model for biomedical text mining
• Title（参考訳）: Bioformer: バイオメディカルテキストマイニングのための効率的なトランスフォーマー言語モデル
• Authors: Li Fang, Qingyu Chen, Chih-Hsuan Wei, Zhiyong Lu, Kai Wang
• Abstract要約: 本稿では,バイオメディカルテキストマイニングのための小型BERTモデルであるBioformerを紹介する。 BERTBaseと比較してモデルサイズを60%削減する2つのBioformerモデルを事前訓練した。 パラメータが60%少ないため、Bioformer16L は PubMedBERT よりも 0.1% しか正確ではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.961510810015643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pretrained language models such as Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) have achieved state-of-the-art performance in natural language processing (NLP) tasks. Recently, BERT has been adapted to the biomedical domain. Despite the effectiveness, these models have hundreds of millions of parameters and are computationally expensive when applied to large-scale NLP applications. We hypothesized that the number of parameters of the original BERT can be dramatically reduced with minor impact on performance. In this study, we present Bioformer, a compact BERT model for biomedical text mining. We pretrained two Bioformer models (named Bioformer8L and Bioformer16L) which reduced the model size by 60% compared to BERTBase. Bioformer uses a biomedical vocabulary and was pre-trained from scratch on PubMed abstracts and PubMed Central full-text articles. We thoroughly evaluated the performance of Bioformer as well as existing biomedical BERT models including BioBERT and PubMedBERT on 15 benchmark datasets of four different biomedical NLP tasks: named entity recognition, relation extraction, question answering and document classification. The results show that with 60% fewer parameters, Bioformer16L is only 0.1% less accurate than PubMedBERT while Bioformer8L is 0.9% less accurate than PubMedBERT. Both Bioformer16L and Bioformer8L outperformed BioBERTBase-v1.1. In addition, Bioformer16L and Bioformer8L are 2-3 fold as fast as PubMedBERT/BioBERTBase-v1.1. Bioformer has been successfully deployed to PubTator Central providing gene annotations over 35 million PubMed abstracts and 5 million PubMed Central full-text articles. We make Bioformer publicly available via https://github.com/WGLab/bioformer, including pre-trained models, datasets, and instructions for downstream use.
• Abstract（参考訳）: Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)のような事前訓練された言語モデルは、自然言語処理(NLP)タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成した。 近年、BERTは生物医学領域に適応している。 有効性にもかかわらず、これらのモデルは数億のパラメータを持ち、大規模NLPアプリケーションに適用すると計算コストがかかる。 BERTのパラメータ数は,性能にわずかに影響を及ぼすことなく,劇的に削減できるという仮説を立てた。 本研究では,バイオメディカルテキストマイニングのための小型BERTモデルであるBioformerを提案する。 BERTBaseと比較してモデルサイズを60%削減したBioformer8LとBioformer16Lという2種類のBioformerモデルを事前学習した。 Bioformerはバイオメディカルな語彙を使用し、PubMedの抽象文やPubMed Centralのフルテキスト記事のスクラッチから事前訓練を受けた。 我々は,BioBERTおよびPubMedBERTを含む既存のバイオメディカルBERTモデルとともに,4つの異なるNLPタスク(名前付きエンティティ認識,関係抽出,質問応答,文書分類)のベンチマークデータセットを用いて,Bioformerの性能を徹底的に評価した。 その結果,Bioformer16LはPubMedBERTよりも0.1%,Bioformer8LはPubMedBERTより0.9%低いことがわかった。 Bioformer16LとBioformer8LはBioBERTBase-v1.1を上回った。 さらに、Bioformer16LとBioformer8LはPubMedBERT/BioBERTBase-v1.1の2-3倍高速である。 BioformerはPubTator Centralにデプロイされ、3500万以上のPubMed抽象化と500万のPubMed Centralフルテキスト記事を提供する。 Bioformerをhttps://github.com/WGLab/bioformerで公開しています。

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