Fugu-MT 論文翻訳(概要): CamemBERT-bio: a Tasty French Language Model Better for your Health

論文の概要: CamemBERT-bio: a Tasty French Language Model Better for your Health

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15550v1
Date: Tue, 27 Jun 2023 15:23:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-28 13:03:48.422533
Title: CamemBERT-bio: a Tasty French Language Model Better for your Health
Title（参考訳）: CamemBERT-bio:美味しいフランス語モデル
Authors: Rian Touchent, Laurent Romary, Eric de la Clergerie
Abstract要約: フランスのバイオメディカルドメインに特化したパブリックモデルであるCamemBERT-bioの第1版を紹介する。 F1スコアの2.54ポイントは、異なる生物医学的名称のエンティティ認識タスクで平均的に改善されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.363388546004777
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Clinical data in hospitals are increasingly accessible for research through clinical data warehouses, however these documents are unstructured. It is therefore necessary to extract information from medical reports to conduct clinical studies. Transfer learning with BERT-like models such as CamemBERT has allowed major advances, especially for named entity recognition. However, these models are trained for plain language and are less efficient on biomedical data. This is why we propose a new French public biomedical dataset on which we have continued the pre-training of CamemBERT. Thus, we introduce a first version of CamemBERT-bio, a specialized public model for the French biomedical domain that shows 2.54 points of F1 score improvement on average on different biomedical named entity recognition tasks.
Abstract（参考訳）: 病院における臨床データは、臨床データウェアハウスを通じて研究に利用できるようになっているが、これらの文書は構造化されていない。したがって、臨床研究を行うためには、医療報告から情報を抽出する必要がある。 CamemBERTのようなBERTライクなモデルによるトランスファーラーニングは、特に名前付きエンティティ認識において大きな進歩をもたらした。しかし、これらのモデルは平易な言語で訓練されており、バイオメディカルデータでは効率が良くない。そこで我々は,カマンベールの事前訓練を継続したフランスの新しい生物医学データセットを提案する。そこで本研究では,フランスのバイオメディカルドメインであるcamimbert-bioの最初のバージョンを紹介し,f1スコアの2.54ポイント向上を示した。

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