論文の概要: A transformer-based method for zero and few-shot biomedical named entity recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04928v1
• Date: Fri, 5 May 2023 12:14:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 14:51:19.120979
• Title: A transformer-based method for zero and few-shot biomedical named entity recognition
• Title（参考訳）: ゼロ・マイズショット生物医学的エンティティ認識のためのトランスフォーマティブベース手法
• Authors: Milo\v{s} Ko\v{s}prdi\'c, Nikola Prodanovi\'c, Adela Ljaji\'c, Bojana Ba\v{s}aragin and Nikola Milo\v{s}evi\'c
• Abstract要約: 本稿では,生物医学領域におけるゼロショットNERのトランスフォーマーに基づく手法を提案する。 我々は、ゼロショットNERが35.44%、ワンショットNERが50.10%、10ショットNERが69.94%、100ショットNERが79.51%の平均スコアを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Supervised named entity recognition (NER) in the biomedical domain is dependent on large sets of annotated texts with the given named entities, whose creation can be time-consuming and expensive. Furthermore, the extraction of new entities often requires conducting additional annotation tasks and retraining the model. To address these challenges, this paper proposes a transformer-based method for zero- and few-shot NER in the biomedical domain. The method is based on transforming the task of multi-class token classification into binary token classification (token contains the searched entity or does not contain the searched entity) and pre-training on a larger amount of datasets and biomedical entities, from where the method can learn semantic relations between the given and potential classes. We have achieved average F1 scores of 35.44% for zero-shot NER, 50.10% for one-shot NER, 69.94% for 10-shot NER, and 79.51% for 100-shot NER on 9 diverse evaluated biomedical entities with PubMedBERT fine-tuned model. The results demonstrate the effectiveness of the proposed method for recognizing new entities with limited examples, with comparable or better results from the state-of-the-art zero- and few-shot NER methods.
• Abstract（参考訳）: 生物医学領域における監視された名前付きエンティティ認識(NER)は、与えられた名前付きエンティティを含む注釈付きテキストの大規模なセットに依存しており、その作成には時間と費用がかかる。 さらに、新しいエンティティの抽出には、追加のアノテーションタスクとモデルの再トレーニングが必要になることが多い。 これらの課題に対処するために,生物医学領域におけるゼロショットNERのトランスフォーマ方式を提案する。 マルチクラスのトークン分類のタスクをバイナリトークン分類に変換し(トーケンは検索されたエンティティを含むか、検索されたエンティティを含まない)、与えられたクラスと潜在クラスのセマンティック関係を学習できる大量のデータセットやバイオメディカルエンティティを事前学習する。 我々は,ゼロショットNERが35.44%,ワンショットNERが50.10%,10ショットNERが69.94%,100ショットNERが79.51%,PubMedBERT微調整モデルで評価された9つのバイオメディカルエンティティに対して平均F1スコアを達成した。 提案手法は,実例を限定し,最先端のゼロショットと少数ショットのner法と同等かそれ以上の結果を得た新しいエンティティを識別する手法の有効性を示す。

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