論文の概要: W-procer: Weighted Prototypical Contrastive Learning for Medical Few-Shot Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18624v5
• Date: Tue, 1 Aug 2023 00:04:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 17:29:39.518684
• Title: W-procer: Weighted Prototypical Contrastive Learning for Medical Few-Shot Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: w-procer: 重み付き原型的コントラスト学習による医療用少数ショットエンティティ認識
• Authors: Mingchen Li, Yang Ye, Jeremy Yeung, Huixue Zhou, Huaiyuan Chu, Rui Zhang
• Abstract要約: Weighted Prototypeal Contrastive Learning for Medical Few Shot Named Entity Regniation (W-PROCER)を提案する。 当社のアプローチは主に,プロトタイプベースの契約損失と重み付けネットワークの構築を中心に展開している。 提案するW-PROCERフレームワークは,3つのベンチマークデータセットにおいて,強いベースラインを著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.582387775646277
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contrastive learning has become a popular solution for few-shot Name Entity Recognization (NER). The conventional configuration strives to reduce the distance between tokens with the same labels and increase the distance between tokens with different labels. The effect of this setup may, however, in the medical domain, there are a lot of entities annotated as OUTSIDE (O), and they are undesirably pushed apart to other entities that are not labeled as OUTSIDE (O) by the current contrastive learning method end up with a noisy prototype for the semantic representation of the label, though there are many OUTSIDE (O) labeled entities are relevant to the labeled entities. To address this challenge, we propose a novel method named Weighted Prototypical Contrastive Learning for Medical Few Shot Named Entity Recognization (W-PROCER). Our approach primarily revolves around constructing the prototype-based contractive loss and weighting network. These components play a crucial role in assisting the model in differentiating the negative samples from OUTSIDE (O) tokens and enhancing the discrimination ability of contrastive learning. Experimental results show that our proposed W-PROCER framework significantly outperforms the strong baselines on the three medical benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 対照的学習は、NER(Non-shot Name Entity Regniation)の一般的なソリューションとなっている。 従来の構成では、同じラベルを持つトークン間の距離を減らし、異なるラベルを持つトークン間の距離を増やそうとしている。 しかし、医療分野では、OUTSIDE (O) として注釈付けされたエンティティが多数存在し、現在の対照的な学習方法によってOUTSIDE (O) とラベル付けされていない他のエンティティに非推奨にプッシュされ、ラベルのセマンティックな表現のためのノイズの多いプロトタイプで終わるが、OUTSIDE (O) にラベル付けされたエンティティがラベル付けされたエンティティに関連するものも多い。 この課題に対処するために,医用フリューショット名義エンティティ認識のためのWeighted Prototypeal Contrastive Learning (W-PROCER) という新しい手法を提案する。 当社のアプローチは主に,プロトタイプベースの契約損失と重み付けネットワークの構築を中心に展開している。 これらのコンポーネントは、外部(o)トークンから負のサンプルを区別し、コントラスト学習の識別能力を高める上で、モデルを支援する上で重要な役割を果たす。 実験の結果,提案するW-PROCERフレームワークは,3つのベンチマークデータセットの強いベースラインを著しく上回ることがわかった。

関連論文リスト

• A Unified Label-Aware Contrastive Learning Framework for Few-Shot Named Entity Recognition [6.468625143772815]
  ラベル認識型トークンレベルのコントラスト学習フレームワークを提案する。 提案手法は,ラベルのセマンティクスを接尾辞のプロンプトとして活用することでコンテキストを豊かにする。 コンテキストネイティブとコンテキストラベルの対比学習目標を同時に最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T06:19:21Z)
• Learning Triangular Distribution in Visual World [5.796362696313493]
  畳み込みニューラルネットワークは、ラベル分布学習を含む広汎な視覚タスクで成功している。 本研究では,特徴量とそのラベル間の数学的関連性について検討し,ラベル分布学習のための汎用的でシンプルな枠組みを提案する。 特徴とラベルの間に射影関数を構築するためのいわゆる三角分布変換(TDT)を提案し、対称的特徴差がラベルの違いを線形に反映することを保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T15:02:13Z)
• Improving Self-training for Cross-lingual Named Entity Recognition with Contrastive and Prototype Learning [80.08139343603956]
  言語横断的な実体認識において、自己学習は言語的ギャップを埋めるために一般的に用いられる。 本研究では,表現学習と擬似ラベル改善を組み合わせることで,言語間NERの自己学習を改善することを目的とする。 提案手法,すなわちContProtoは主に,(1)コントラスト型自己学習と(2)プロトタイプベース擬似ラベルの2つのコンポーネントから構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T02:52:16Z)
• A Prototypical Semantic Decoupling Method via Joint Contrastive Learning for Few-Shot Name Entity Recognition [24.916377682689955]
  名前付きエンティティ認識(NER)は、わずかにラベル付きインスタンスに基づいて名前付きエンティティを識別することを目的としている。 連立コントラスト学習(PSDC)を用いた数発NERのためのプロトタイプセマンティックデカップリング手法を提案する。 2つの数ショットのNERベンチマークによる実験結果から、PSDCは全体の性能において従来のSOTA法よりも一貫して優れていたことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T09:20:00Z)
• Rethinking Semi-Supervised Medical Image Segmentation: A Variance-Reduction Perspective [51.70661197256033]
  医用画像セグメンテーションのための階層化グループ理論を用いた半教師付きコントラスト学習フレームワークARCOを提案する。 まず、分散還元推定の概念を用いてARCOを構築することを提案し、特定の分散還元技術が画素/ボクセルレベルのセグメンテーションタスクにおいて特に有用であることを示す。 5つの2D/3D医療データセットと3つのセマンティックセグメンテーションデータセットのラベル設定が異なる8つのベンチマークで、我々のアプローチを実験的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T13:50:25Z)
• Neighborhood Contrastive Learning for Novel Class Discovery [79.14767688903028]
  我々は,クラスタリング性能に重要な識別表現を学習するために,Neighborhood Contrastive Learningという新しいフレームワークを構築した。 これらの2つの成分がクラスタリング性能に大きく寄与し、我々のモデルが最先端の手法よりも大きなマージンで優れていることを実験的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-20T17:34:55Z)
• Self-Ensembling Contrastive Learning for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [6.889911520730388]
  限られたラベルを持つ医用画像セグメンテーションにおける半教師あり学習の性能向上を目指す。 我々は、ラベルのない画像に対照的な損失を与えることによって、特徴レベルで潜在表現を直接学習する。 我々はMRIとCTのセグメンテーションデータセットの実験を行い、提案手法が最先端の性能を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T03:27:58Z)
• Dynamic Semantic Matching and Aggregation Network for Few-shot Intent Detection [69.2370349274216]
  利用可能な注釈付き発話が不足しているため、インテント検出は困難である。 セマンティック成分はマルチヘッド自己認識によって発話から蒸留される。 本手法はラベル付きインスタンスとラベルなしインスタンスの両方の表現を強化するための総合的なマッチング手段を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T05:16:38Z)
• Learning Image Labels On-the-fly for Training Robust Classification Models [13.669654965671604]
  ノイズの多いアノテーション(例えば、異なるアルゴリズムベースのラベル付け子から)を一緒に利用し、相互に分類タスクの学習に役立てることができるかを示す。 メタトレーニングベースのラベルサンプリングモジュールは、追加のバックプロパゲーションプロセスを通じてモデル学習の恩恵を受けるラベルに出席するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-22T05:38:44Z)
• Few-shot Slot Tagging with Collapsed Dependency Transfer and Label-enhanced Task-adaptive Projection Network [61.94394163309688]
  本稿では,現在最先端の少数ショット分類モデルであるTapNetに基づくラベル強化タスク適応プロジェクションネットワーク(L-TapNet)を提案する。 実験結果から,本モデルは1ショット設定で14.64点のF1スコアで最強の少ショット学習ベースラインを著しく上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T07:50:44Z)
• Adversarial Feature Hallucination Networks for Few-Shot Learning [84.31660118264514]
  Adversarial Feature Hallucination Networks (AFHN) は条件付き Wasserstein Generative Adversarial Network (cWGAN) に基づいている。 合成された特徴の識別性と多様性を促進するために、2つの新規レギュレータがAFHNに組み込まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T02:43:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。