論文の概要: Comparing and combining some popular NER approaches on Biomedical tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19120v1
- Date: Tue, 30 May 2023 15:29:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 15:35:37.883206
- Title: Comparing and combining some popular NER approaches on Biomedical tasks
- Title（参考訳）: バイオメディカルタスクにおけるNERアプローチの比較と組み合わせ
- Authors: Harsh Verma, Sabine Bergler, Narjesossadat Tahaei
- Abstract要約: バイオメディカルNERの4つの課題:genia、NCBI-Disease、LivingNER(スペイン語)、SocialDisNER(スペイン語)の比較を行った。
SpanPredモデルは、LivingNERとSocialDisNERの最先端のパフォーマンスを示し、それぞれ1.3と0.6のF1を改善している。
我々は、SEQとSpanPredの予測を組み合わせて学習するシステムを実装し、すべての4つのデータセットに対して、常に高いリコールと高いF1を与えるシステムを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4696083734269232
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We compare three simple and popular approaches for NER: 1) SEQ
(sequence-labeling with a linear token classifier) 2) SeqCRF (sequence-labeling
with Conditional Random Fields), and 3) SpanPred (span-prediction with boundary
token embeddings). We compare the approaches on 4 biomedical NER tasks: GENIA,
NCBI-Disease, LivingNER (Spanish), and SocialDisNER (Spanish). The SpanPred
model demonstrates state-of-the-art performance on LivingNER and SocialDisNER,
improving F1 by 1.3 and 0.6 F1 respectively. The SeqCRF model also demonstrates
state-of-the-art performance on LivingNER and SocialDisNER, improving F1 by 0.2
F1 and 0.7 respectively. The SEQ model is competitive with the state-of-the-art
on the LivingNER dataset. We explore some simple ways of combining the three
approaches. We find that majority voting consistently gives high precision and
high F1 across all 4 datasets. Lastly, we implement a system that learns to
combine the predictions of SEQ and SpanPred, generating systems that
consistently give high recall and high F1 across all 4 datasets. On the GENIA
dataset, we find that our learned combiner system significantly boosts F1(+1.2)
and recall(+2.1) over the systems being combined. We release all the
well-documented code necessary to reproduce all systems at
https://github.com/flyingmothman/bionlp.
- Abstract（参考訳）: NERに対する3つのシンプルで一般的なアプローチを比較します。
1) seq(線形トークン分類器付きシーケンスラベル)
2)SeqCRF(条件付ランダムフィールド付きシーケンスラベル)及び
3) SpanPred(span-prediction with boundary token embeddeds)
バイオメディカルNERの課題として,genia,NCBI-Disease,LivingNER(スペイン語),SocialDisNER(スペイン語)の4つを比較した。
SpanPredモデルは、LivingNERとSocialDisNERの最先端のパフォーマンスを示し、それぞれ1.3と0.6のF1を改善している。
SeqCRFモデルはまた、LivingNERとSocialDisNERの最先端性能を示し、それぞれF1を0.2F1、0.7改善した。
SEQモデルは、LivingNERデータセットの最先端と競合する。
3つのアプローチを組み合わせるための簡単な方法を探る。
過半数の投票は、4つのデータセットすべてに高い精度と高いF1を与える。
最後に、SEQとSpanPredの予測を組み合わせて学習するシステムを実装し、4つのデータセットすべてに高いリコールと高いF1を与えるシステムを生成する。
geniaデータセットでは、学習したコンビネータシステムは、結合するシステムに対してf1(+1.2)とrecall(+2.1)を大幅に増加させることがわかった。
私たちはすべてのシステムを再現するのに必要な文書化されたコードをhttps://github.com/flyingmothman/bionlpですべてリリースします。
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