論文の概要: Biomedical Named Entity Recognition via Dictionary-based Synonym Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13066v2
• Date: Fri, 13 Oct 2023 11:19:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 17:46:05.254705
• Title: Biomedical Named Entity Recognition via Dictionary-based Synonym Generalization
• Title（参考訳）: 辞書に基づく同期一般化による生物医学的名前付きエンティティ認識
• Authors: Zihao Fu, Yixuan Su, Zaiqiao Meng, Nigel Collier
• Abstract要約: 本研究では,入力テキストに含まれる生物医学的概念をスパンベース予測を用いて認識する,新しいSynGenフレームワークを提案する。 提案手法を広範囲のベンチマークで広範囲に評価し,SynGenが従来の辞書ベースモデルよりも顕著なマージンで優れていることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.89486520806639
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biomedical named entity recognition is one of the core tasks in biomedical natural language processing (BioNLP). To tackle this task, numerous supervised/distantly supervised approaches have been proposed. Despite their remarkable success, these approaches inescapably demand laborious human effort. To alleviate the need of human effort, dictionary-based approaches have been proposed to extract named entities simply based on a given dictionary. However, one downside of existing dictionary-based approaches is that they are challenged to identify concept synonyms that are not listed in the given dictionary, which we refer as the synonym generalization problem. In this study, we propose a novel Synonym Generalization (SynGen) framework that recognizes the biomedical concepts contained in the input text using span-based predictions. In particular, SynGen introduces two regularization terms, namely, (1) a synonym distance regularizer; and (2) a noise perturbation regularizer, to minimize the synonym generalization error. To demonstrate the effectiveness of our approach, we provide a theoretical analysis of the bound of synonym generalization error. We extensively evaluate our approach on a wide range of benchmarks and the results verify that SynGen outperforms previous dictionary-based models by notable margins. Lastly, we provide a detailed analysis to further reveal the merits and inner-workings of our approach.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカル名称認識は、バイオメディカル自然言語処理(BioNLP)のコアタスクの1つである。 この課題に取り組むために、多くの監督/監督されたアプローチが提案されている。 その顕著な成功にもかかわらず、これらのアプローチは労力のかかる人間の努力を必然的に要求する。 人的努力の必要性を軽減するため、辞書に基づくアプローチが提案され、単に与えられた辞書に基づいて名前付きエンティティを抽出する。 しかし、既存の辞書ベースのアプローチの欠点は、与えられた辞書にリストされていない概念同義語を特定することであり、これは同義語一般化問題である。 本研究では,入力テキストに含まれる生物医学的概念をスパンベース予測を用いて認識する,新しいSynGenフレームワークを提案する。 特に、シンゲンは、(1)同義語距離正規化子、(2)雑音摂動正規化子という2つの正規化項を導入し、同義語一般化誤差を最小化する。 提案手法の有効性を示すため,同義語一般化誤差の境界に関する理論的解析を行った。 提案手法を幅広いベンチマークで広範囲に評価し,その結果から,従来の辞書モデルに比較してsyngenが有意なマージンを示した。 最後に、我々のアプローチのメリットと内部作業をさらに明らかにするために、詳細な分析を提供する。

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