論文の概要: Biomedical Language Models are Robust to Sub-optimal Tokenization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17649v2
- Date: Thu, 6 Jul 2023 15:35:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-07 16:51:35.937336
- Title: Biomedical Language Models are Robust to Sub-optimal Tokenization
- Title（参考訳）: バイオメディカル言語モデルは準最適トークン化にロバストである
- Authors: Bernal Jim\'enez Guti\'errez, Huan Sun, Yu Su
- Abstract要約: 現代のバイオメディカル言語モデル(LM)は、標準的なドメイン固有のトークン化器を用いて事前訓練されている。
より正確なバイオメディカルトークン化器を用いたバイオメディカルLMの事前トレーニングでは,言語モデルの実体表現品質が向上しないことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.175714262031253
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As opposed to general English, many concepts in biomedical terminology have
been designed in recent history by biomedical professionals with the goal of
being precise and concise. This is often achieved by concatenating meaningful
biomedical morphemes to create new semantic units. Nevertheless, most modern
biomedical language models (LMs) are pre-trained using standard domain-specific
tokenizers derived from large scale biomedical corpus statistics without
explicitly leveraging the agglutinating nature of biomedical language. In this
work, we first find that standard open-domain and biomedical tokenizers are
largely unable to segment biomedical terms into meaningful components.
Therefore, we hypothesize that using a tokenizer which segments biomedical
terminology more accurately would enable biomedical LMs to improve their
performance on downstream biomedical NLP tasks, especially ones which involve
biomedical terms directly such as named entity recognition (NER) and entity
linking. Surprisingly, we find that pre-training a biomedical LM using a more
accurate biomedical tokenizer does not improve the entity representation
quality of a language model as measured by several intrinsic and extrinsic
measures such as masked language modeling prediction (MLM) accuracy as well as
NER and entity linking performance. These quantitative findings, along with a
case study which explores entity representation quality more directly, suggest
that the biomedical pre-training process is quite robust to instances of
sub-optimal tokenization.
- Abstract（参考訳）: 一般英語とは対照的に、バイオメディカル用語学の多くの概念は、正確で簡潔なことを目標として、近年のバイオメディカル専門家によって設計された。
これはしばしば、意味のある生体形態を結合して新しい意味単位を作成することで達成される。
しかしながら、現代のほとんどのバイオメディカル言語モデル(LM)は、バイオメディカル言語の凝集特性を明示的に活用することなく、大規模バイオメディカルコーパス統計から派生した標準ドメイン固有のトークン化剤を用いて事前訓練されている。
本研究では,バイオメディカルな用語を意味のある構成要素に分割できない標準オープンドメインとバイオメディカルなトークン化剤について述べる。
そこで, バイオメディカル用語をより正確に区分するトークン化装置を用いることで, 下流のバイオメディカルNLPタスク, 特に名前付きエンティティ認識(NER)やエンティティリンクなどのバイオメディカル用語を直接含むタスクにおいて, バイオメディカルLMの性能を向上させることができると仮定した。
驚くべきことに、より正確なバイオメディカルトークンを使用して生体医学的lmを事前トレーニングすることは、マスク言語モデリング予測(mlm)の精度やnerおよびエンティティリンクのパフォーマンスといったいくつかの本質的および極端的な尺度で測定されるように、言語モデルのエンティティ表現品質を改善するものではない。
これらの定量的研究は、実体表現の質をより直接的に探求するケーススタディとともに、生物医学的な事前学習プロセスが準最適トークン化の事例に対して非常に堅牢であることを示している。
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