論文の概要: From Zero to Hero: Harnessing Transformers for Biomedical Named Entity Recognition in Zero- and Few-shot Contexts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04928v5
• Date: Sun, 25 Aug 2024 06:22:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 01:26:59.101733
• Title: From Zero to Hero: Harnessing Transformers for Biomedical Named Entity Recognition in Zero- and Few-shot Contexts
• Title（参考訳）: ゼロからヒーローへ:ゼロ・フルショット文脈における生物医学的名前付きエンティティ認識のためのハーネス変換器
• Authors: Miloš Košprdić, Nikola Prodanović, Adela Ljajić, Bojana Bašaragin, Nikola Milošević,
• Abstract要約: 本稿では,生物医学領域におけるゼロショットNERと少数ショットNERの手法を提案する。 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-sa/4.0/
• Abstract: Supervised named entity recognition (NER) in the biomedical domain depends on large sets of annotated texts with the given named entities. The creation of such datasets can be time-consuming and expensive, while extraction of new entities requires additional annotation tasks and retraining the model. To address these challenges, this paper proposes a 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 and pre-training on a large amount of datasets and biomedical entities, which allow the model to learn semantic relations between the given and potentially novel named entity labels. 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 fine-tuned PubMedBERT-based model. The results demonstrate the effectiveness of the proposed method for recognizing new biomedical entities with no or limited number of examples, outperforming previous transformer-based methods, and being comparable to GPT3-based models using models with over 1000 times fewer parameters. We make models and developed code publicly available.
• Abstract（参考訳）: 生物医学領域における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の注釈付きテキストの大規模なセットに依存する。 このようなデータセットの作成には時間と費用がかかり、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と少数ショットNERの手法を提案する。 マルチクラス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、大量のデータセットとバイオメディカルエンティティを事前学習することで、モデルが与えられた名前と潜在的に新しい名前のエンティティラベル間のセマンティックな関係を学習できるようにする。 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%であった。 提案手法の有効性を実証し, 提案手法の有効性を検証し, サンプル数に制限がなく, 従来のトランスフォーマー法を上回り, パラメータが1000倍以上のモデルを用いたGPT3モデルに匹敵する結果を得た。 モデルを作り、コードを公開しています。

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