論文の概要: Extrinsic Factors Affecting the Accuracy of Biomedical NER
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18152v1
- Date: Mon, 29 May 2023 15:29:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-30 14:30:21.012686
- Title: Extrinsic Factors Affecting the Accuracy of Biomedical NER
- Title（参考訳）: バイオメディカルNERの精度に影響を与える外因性因子
- Authors: Zhiyi Li and Shengjie Zhang and Yujie Song and Jungyeul Park
- Abstract要約: バイオメディカル・ネーム・エンティティ・認識(NER)は、臨床テキスト中の構造化情報を特定することを目的とした批判的タスクである。
バイオメディカル領域のNERは、限られたデータ可用性のために困難である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1529342790344802
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Biomedical named entity recognition (NER) is a critial task that aims to
identify structured information in clinical text, which is often replete with
complex, technical terms and a high degree of variability. Accurate and
reliable NER can facilitate the extraction and analysis of important biomedical
information, which can be used to improve downstream applications including the
healthcare system. However, NER in the biomedical domain is challenging due to
limited data availability, as the high expertise, time, and expenses are
required to annotate its data. In this paper, by using the limited data, we
explore various extrinsic factors including the corpus annotation scheme, data
augmentation techniques, semi-supervised learning and Brill transformation, to
improve the performance of a NER model on a clinical text dataset (i2b2 2012,
\citet{sun-rumshisky-uzuner:2013}). Our experiments demonstrate that these
approaches can significantly improve the model's F1 score from original 73.74
to 77.55. Our findings suggest that considering different extrinsic factors and
combining these techniques is a promising approach for improving NER
performance in the biomedical domain where the size of data is limited.
- Abstract（参考訳）: バイオメディカル・ネーム・エンティティ・認識(NER)は、臨床テキストにおける構造化された情報を特定することを目的とした批判的タスクである。
正確で信頼性の高いNERは、医療システムを含む下流アプリケーションを改善するために使用できる重要なバイオメディカル情報の抽出と分析を容易にする。
しかし、バイオメディカル領域のnerは、データアノテートに高い専門性、時間、費用を必要とするため、データ可用性が限られているため、困難である。
本稿では,その限定データを用いて,臨床テキストデータセット上でのNERモデルの性能向上を図るために,コーパスアノテーション,データ拡張手法,半教師付き学習,ブリル変換などの外因的要因について検討する(i2b2 2012 \citet{sun-rumshisky-uzuner:2013})。
実験により, モデルF1のスコアが73.74から77.55に大幅に向上することを示した。
以上の結果から,異なる外来因子を考慮し,これらの手法を組み合わせることは,データサイズが制限された生体医学領域におけるnerの性能向上に有望なアプローチであることが示唆された。
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