論文の概要: FRASIMED: a Clinical French Annotated Resource Produced through
Crosslingual BERT-Based Annotation Projection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10770v1
- Date: Tue, 19 Sep 2023 17:17:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 13:23:38.663808
- Title: FRASIMED: a Clinical French Annotated Resource Produced through
Crosslingual BERT-Based Annotation Projection
- Title（参考訳）: FRASIMed : 言語横断的BERTアノテーション投影による臨床用フランス語アノテーション
- Authors: Jamil Zaghir, Mina Bjelogrlic, Jean-Philippe Goldman, Souka\"ina
Aananou, Christophe Gaudet-Blavignac and Christian Lovis
- Abstract要約: 本稿では,言語横断的アノテーション投影による注釈付きデータセットの翻訳版を生成する手法を紹介する。
本報告では,フランスにおける2'051の合成臨床症例からなる注釈コーパスであるFRASIMED(Francial Annotated Resource with Semantic Information for Medical Detection)の作成について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6116681488656472
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Natural language processing (NLP) applications such as named entity
recognition (NER) for low-resource corpora do not benefit from recent advances
in the development of large language models (LLMs) where there is still a need
for larger annotated datasets. This research article introduces a methodology
for generating translated versions of annotated datasets through crosslingual
annotation projection. Leveraging a language agnostic BERT-based approach, it
is an efficient solution to increase low-resource corpora with few human
efforts and by only using already available open data resources. Quantitative
and qualitative evaluations are often lacking when it comes to evaluating the
quality and effectiveness of semi-automatic data generation strategies. The
evaluation of our crosslingual annotation projection approach showed both
effectiveness and high accuracy in the resulting dataset. As a practical
application of this methodology, we present the creation of French Annotated
Resource with Semantic Information for Medical Entities Detection (FRASIMED),
an annotated corpus comprising 2'051 synthetic clinical cases in French. The
corpus is now available for researchers and practitioners to develop and refine
French natural language processing (NLP) applications in the clinical field
(https://zenodo.org/record/8355629), making it the largest open annotated
corpus with linked medical concepts in French.
- Abstract（参考訳）: 低リソースコーパスのための名前付きエンティティ認識(NER)のような自然言語処理(NLP)アプリケーションは、より大きなアノテートデータセットを必要とする大規模言語モデル(LLM)の開発における最近の進歩の恩恵を受けない。
本稿では,注釈付きデータセットの翻訳版を生成する手法について紹介する。
言語に依存しないBERTベースのアプローチを活用することで、人間の努力がほとんどなく、既に利用可能なオープンデータリソースのみを使用することで、低リソースコーパスを増やす効率的なソリューションになります。
半自動データ生成戦略の品質と有効性を評価する上で、量的および質的な評価は欠落することが多い。
クロスリンガルなアノテーション投影手法の評価は,結果のデータセットにおいて有効性と精度の両方を示した。
本手法の実用的応用として、2'051例の合成臨床症例を含む注釈付きコーパスである医学的実体検出用意味情報(frasimed)をフランス語で作成する。
このコーパスは、現在、研究者や実践者が臨床分野におけるフランス語自然言語処理(nlp)アプリケーション(https://zenodo.org/record/8355629)を開発し、洗練することができる。
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