論文の概要: Ontology Enrichment from Texts: A Biomedical Dataset for Concept Discovery and Placement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14704v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 13:54:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 13:15:57.121706
• Title: Ontology Enrichment from Texts: A Biomedical Dataset for Concept Discovery and Placement
• Title（参考訳）: テキストからのオントロジエンリッチメント:概念発見と配置のための生物医学データセット
• Authors: Hang Dong, Jiaoyan Chen, Yuan He, Ian Horrocks
• Abstract要約: 新しい概念のメンションはテキストに定期的に現れ、収穫とそれらを知識ベースに配置するために自動化されたアプローチを必要とする。 既存のデータセットは3つの問題に悩まされており、(i)新しい概念が事前に発見され、KB外の参照発見をサポートできないことを前提にしている。 我々は,最近のLarge Language Modelベースの手法である発見と概念配置について,アウト・オブ・KBを参照するためのデータセットを用いて評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.42598834305935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mentions of new concepts appear regularly in texts and require automated approaches to harvest and place them into Knowledge Bases (KB), e.g., ontologies and taxonomies. Existing datasets suffer from three issues, (i) mostly assuming that a new concept is pre-discovered and cannot support out-of-KB mention discovery; (ii) only using the concept label as the input along with the KB and thus lacking the contexts of a concept label; and (iii) mostly focusing on concept placement w.r.t a taxonomy of atomic concepts, instead of complex concepts, i.e., with logical operators. To address these issues, we propose a new benchmark, adapting MedMentions dataset (PubMed abstracts) with SNOMED CT versions in 2014 and 2017 under the Diseases sub-category and the broader categories of Clinical finding, Procedure, and Pharmaceutical / biologic product. We provide usage on the evaluation with the dataset for out-of-KB mention discovery and concept placement, adapting recent Large Language Model based methods.
• Abstract（参考訳）: 新しい概念の言及は、テキストに定期的に現れ、それらを知識ベース(例えばオントロジーや分類法)に収穫し配置する自動化アプローチを必要とする。 既存のデータセットには3つの問題がある。 (i)新しい概念が事前に発見され、KB外言及発見をサポートできないと仮定すること。 (ii)概念ラベルを入力として、kbと共にのみ使用し、概念ラベルの文脈を欠いていること。 (iii) 概ね概念配置 w.r.t は、複雑な概念、すなわち論理演算子ではなく、原子概念の分類である。 これらの課題に対処するため,2014年と2017年にSNOMED CT版を応用したMedMentionsデータセット(PubMedAbstracts)を病原体サブカテゴリおよびより広範な臨床発見・処置・医薬品・生物製品に応用した新しいベンチマークを提案する。 本稿では,最近のLarge Language Model に基づく手法を用いて,アウト・オブ・KB参照の発見と概念配置のためのデータセットを用いて評価を行う。

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