Fugu-MT 論文翻訳(概要): UMLS-KGI-BERT: Data-Centric Knowledge Integration in Transformers for Biomedical Entity Recognition

論文の概要: UMLS-KGI-BERT: Data-Centric Knowledge Integration in Transformers for Biomedical Entity Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11170v1
Date: Thu, 20 Jul 2023 18:08:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-24 14:30:04.564147
Title: UMLS-KGI-BERT: Data-Centric Knowledge Integration in Transformers for Biomedical Entity Recognition
Title（参考訳）: UMLS-KGI-BERT:バイオメディカルエンティティ認識のためのトランスフォーマにおけるデータ中心知識の統合
Authors: Aidan Mannion, Thierry Chevalier, Didier Schwab, Lorraine Geouriot
Abstract要約: この研究は、UMLSからテキストシーケンスを抽出することにより、バイオメディカルトランスフォーマーエンコーダLMの言語表現を強化するためのデータ中心パラダイムに寄与する。予め訓練したLMの拡張およびスクラッチからのトレーニングによる実験の結果から,複数の生物医学的,臨床的な名前付きエンティティ認識(NER)タスクにおける下流性能の向上が示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.865221751784403
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Pre-trained transformer language models (LMs) have in recent years become the dominant paradigm in applied NLP. These models have achieved state-of-the-art performance on tasks such as information extraction, question answering, sentiment analysis, document classification and many others. In the biomedical domain, significant progress has been made in adapting this paradigm to NLP tasks that require the integration of domain-specific knowledge as well as statistical modelling of language. In particular, research in this area has focused on the question of how best to construct LMs that take into account not only the patterns of token distribution in medical text, but also the wealth of structured information contained in terminology resources such as the UMLS. This work contributes a data-centric paradigm for enriching the language representations of biomedical transformer-encoder LMs by extracting text sequences from the UMLS. This allows for graph-based learning objectives to be combined with masked-language pre-training. Preliminary results from experiments in the extension of pre-trained LMs as well as training from scratch show that this framework improves downstream performance on multiple biomedical and clinical Named Entity Recognition (NER) tasks.
Abstract（参考訳）: 近年,事前学習型トランスフォーマー言語モデル (LM) が応用NLPの主流となっている。これらのモデルは、情報抽出、質問応答、感情分析、文書分類などのタスクで最先端のパフォーマンスを達成した。生物医学領域では、このパラダイムをドメイン固有の知識の統合と言語の統計的モデリングを必要とするnlpタスクに適応させることで大きな進歩を遂げている。特に、この領域の研究は、医学文献におけるトークン分布のパターンだけでなく、umlのような用語資源に含まれる構造化情報の豊富さを考慮に入れたlmsの構築がいかに最善かという問題に焦点をあてている。この研究は、UMLSからテキストシーケンスを抽出することにより、バイオメディカルトランスフォーマーエンコーダLMの言語表現を強化するためのデータ中心パラダイムに寄与する。これにより、グラフベースの学習目標とマスク言語事前学習を組み合わせることができる。予め訓練したLMの拡張実験およびスクラッチからのトレーニングの結果から,複数の生物医学的,臨床的な名前付きエンティティ認識(NER)タスクにおける下流性能の向上が示された。

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