論文の概要: EasyNER: A Customizable Easy-to-Use Pipeline for Deep Learning- and
Dictionary-based Named Entity Recognition from Medical Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07805v2
- Date: Thu, 7 Mar 2024 11:52:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-08 18:26:46.633576
- Title: EasyNER: A Customizable Easy-to-Use Pipeline for Deep Learning- and
Dictionary-based Named Entity Recognition from Medical Text
- Title（参考訳）: EasyNER: 医用テキストからの深層学習と辞書に基づく名前付きエンティティ認識のためのカスタマイズ可能な使いやすいパイプライン
- Authors: Rafsan Ahmed, Petter Berntsson, Alexander Skafte, Salma Kazemi Rashed,
Marcus Klang, Adam Barvesten, Ola Olde, William Lindholm, Antton Lamarca
Arrizabalaga, Pierre Nugues, Sonja Aits
- Abstract要約: 我々は、ディープラーニングと辞書に基づく名前付きエンティティ認識のための、使い易いエンドツーエンドパイプラインを開発した。
パイプラインは、大規模な医学研究論文収集(CORD-19)や生テキストにアクセスし、処理することができる。
出力は、検出されたエンティティと注釈付きテキストを含むファイルの公開可能なランクリストとグラフで構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.73124984242397
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Background Medical research generates millions of publications and it is a
great challenge for researchers to utilize this information in full since its
scale and complexity greatly surpasses human reading capabilities. Automated
text mining can help extract and connect information spread across this large
body of literature but this technology is not easily accessible to life
scientists. Results Here, we developed an easy-to-use end-to-end pipeline for
deep learning- and dictionary-based named entity recognition (NER) of typical
entities found in medical research articles, including diseases, cells,
chemicals, genes/proteins, and species. The pipeline can access and process
large medical research article collections (PubMed, CORD-19) or raw text and
incorporates a series of deep learning models fine-tuned on the HUNER corpora
collection. In addition, the pipeline can perform dictionary-based NER related
to COVID-19 and other medical topics. Users can also load their own NER models
and dictionaries to include additional entities. The output consists of
publication-ready ranked lists and graphs of detected entities and files
containing the annotated texts. An associated script allows rapid inspection of
the results for specific entities of interest. As model use cases, the pipeline
was deployed on two collections of autophagy-related abstracts from PubMed and
on the CORD19 dataset, a collection of 764 398 research article abstracts
related to COVID-19. Conclusions The NER pipeline we present is applicable in a
variety of medical research settings and makes customizable text mining
accessible to life scientists.
- Abstract（参考訳）: 背景医療研究は数百万の出版物を生み出しており、その規模と複雑さが人間の読書能力を大きく超えるため、研究者にとってこの情報を完全に活用することは大きな課題である。
自動テキストマイニングは、この膨大な文献にまたがる情報を抽出し、接続するのに役立ちますが、この技術は生命科学者にとって簡単にアクセスできません。
そこで本研究では,病気,細胞,化学物質,遺伝子・タンパク質,種など,医学的な研究論文に見られる典型的なエンティティの,深層学習および辞書に基づく名前付きエンティティ認識(NER)のための,使い易いエンドツーエンドパイプラインを開発した。
このパイプラインは、大規模な医学研究論文コレクション(PubMed、CORD-19)または原文にアクセスおよび処理することができ、HUNERコーパスコレクションに微調整された一連のディープラーニングモデルを組み込むことができる。
さらに、このパイプラインはcovid-19やその他の医学的トピックに関連する辞書ベースのnerを実行できる。
ユーザーは独自のNERモデルや辞書をロードして追加エンティティを含めることもできる。
出力は、検出されたエンティティと注釈付きテキストを含むファイルの公開可能なランクリストとグラフで構成されている。
関連するスクリプトは、特定の興味のあるエンティティに対する結果の迅速な検査を可能にする。
モデルユースケースとして、パイプラインはPubMedと、COVID-19に関連する764の398研究論文の集合であるCORD19データセットの2つのオートファジー関連抽象化にデプロイされた。
結論 私たちが提示するNERパイプラインは、さまざまな医学研究環境に適用でき、カスタマイズ可能なテキストマイニングを生命科学者が利用できるようにする。
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