論文の概要: Cancer Hallmark Classification Using Bidirectional Encoder
Representations From Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03501v1
- Date: Tue, 2 May 2023 09:57:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-14 21:16:11.826275
- Title: Cancer Hallmark Classification Using Bidirectional Encoder
Representations From Transformers
- Title(参考訳): 変換器からの双方向エンコーダ表現を用いたがんマーカー分類
- Authors: Sultan Zavrak and Seyhmus Yilmaz
- Abstract要約: 本稿では,がん研究において重要な課題であるがんの徴候を正確に分類するための新しいアプローチを提案する。
提案手法は,様々なダウンストリームアプリケーションにおいて異常な性能を示すBERTアーキテクチャを用いている。
本研究の結果,本研究の精度は94.45%であり,本論文の報告によれば,少なくとも8.04%の有意な増加がみられた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a novel approach to accurately classify the hallmarks of
cancer, which is a crucial task in cancer research. Our proposed method
utilizes the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)
architecture, which has shown exceptional performance in various downstream
applications. By applying transfer learning, we fine-tuned the pre-trained BERT
model on a small corpus of biomedical text documents related to cancer. The
outcomes of our experimental investigations demonstrate that our approach
attains a noteworthy accuracy of 94.45%, surpassing almost all prior findings
with a substantial increase of at least 8.04% as reported in the literature.
These findings highlight the effectiveness of our proposed model in accurately
classifying and comprehending text documents for cancer research, thus
contributing significantly to the field. As cancer remains one of the top ten
leading causes of death globally, our approach holds great promise in advancing
cancer research and improving patient outcomes.
- Abstract(参考訳): 本稿では,癌研究において重要な課題である癌の特徴を正確に分類する新しい手法を提案する。
提案手法はトランスフォーマ (bert) アーキテクチャの双方向エンコーダ表現を応用し, 様々な下流アプリケーションにおいて例外的な性能を示した。
移行学習を適用することで,癌関連文書の小さなコーパスに,事前学習したBERTモデルを微調整した。
実験結果から,本手法の精度は94.45%であり,文献で報告したようにほぼすべての先行研究を上回り,少なくとも8.04%の上昇を示した。
これらの知見は, 癌研究におけるテキスト文書の正確な分類と理解において, 提案モデルの有効性を浮き彫りにしており, この分野に大きく貢献している。
がんは世界的にもトップ10の死因の1つであり、我々のアプローチはがん研究を推進し、患者の成果を改善する上で大きな可能性を秘めている。
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