論文の概要: Multi-level biomedical NER through multi-granularity embeddings and enhanced labeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15550v1
• Date: Sun, 24 Dec 2023 21:45:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 17:41:16.569840
• Title: Multi-level biomedical NER through multi-granularity embeddings and enhanced labeling
• Title（参考訳）: マルチグラニュラリティー埋め込みと強化ラベリングによる多レベルバイオメディカルner
• Authors: Fahime Shahrokh, Nasser Ghadiri, Rasoul Samani, Milad Moradi
• Abstract要約: 本稿では,複数のモデルの強みを統合するハイブリッドアプローチを提案する。 BERTは、文脈化された単語の埋め込み、文字レベルの情報キャプチャのための事前訓練されたマルチチャネルCNN、およびテキスト内の単語間の依存関係のシーケンスラベリングとモデル化のためのBiLSTM + CRFを提供する。 我々は、ベンチマークi2b2/2010データセットを用いて、F1スコア90.11を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8599767910528917
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biomedical Named Entity Recognition (NER) is a fundamental task of Biomedical Natural Language Processing for extracting relevant information from biomedical texts, such as clinical records, scientific publications, and electronic health records. The conventional approaches for biomedical NER mainly use traditional machine learning techniques, such as Conditional Random Fields and Support Vector Machines or deep learning-based models like Recurrent Neural Networks and Convolutional Neural Networks. Recently, Transformer-based models, including BERT, have been used in the domain of biomedical NER and have demonstrated remarkable results. However, these models are often based on word-level embeddings, limiting their ability to capture character-level information, which is effective in biomedical NER due to the high variability and complexity of biomedical texts. To address these limitations, this paper proposes a hybrid approach that integrates the strengths of multiple models. In this paper, we proposed an approach that leverages fine-tuned BERT to provide contextualized word embeddings, a pre-trained multi-channel CNN for character-level information capture, and following by a BiLSTM + CRF for sequence labelling and modelling dependencies between the words in the text. In addition, also we propose an enhanced labelling method as part of pre-processing to enhance the identification of the entity's beginning word and thus improve the identification of multi-word entities, a common challenge in biomedical NER. By integrating these models and the pre-processing method, our proposed model effectively captures both contextual information and detailed character-level information. We evaluated our model on the benchmark i2b2/2010 dataset, achieving an F1-score of 90.11. These results illustrate the proficiency of our proposed model in performing biomedical Named Entity Recognition.
• Abstract（参考訳）: 生物医学的実体認識(英語: biomedical named entity recognition、ner)は、臨床記録、科学出版物、電子健康記録などの生体医学的文書から関連する情報を抽出するための生物医学的自然言語処理の基本的なタスクである。 従来のバイオメディカルnerのアプローチでは、条件付き確率場やサポートベクターマシン、リカレントニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークといったディープラーニングモデルといった従来の機械学習技術が主に使用されている。 近年、BERTを含むTransformerベースのモデルは、生物医学的NERの領域で使われており、顕著な成果を上げている。 しかし、これらのモデルは、しばしば単語レベルの埋め込みに基づいており、文字レベルの情報をキャプチャする能力が制限されている。 これらの制約に対処するために,複数のモデルの強みを統合するハイブリッドアプローチを提案する。 本稿では,微調整されたBERTを用いて,文脈的単語埋め込み,文字レベルの情報キャプチャのための事前学習されたマルチチャネルCNN,テキスト中の単語間の依存関係の順序付けとモデル化を行うBiLSTM+CRFを提案する。 また,生物医学的nerにおいて共通する課題である,エンティティの開始語を識別し,多語エンティティの識別を改善するための前処理の一部として,ラベル付けの強化も提案している。 これらのモデルと前処理法を統合することで,提案手法は文脈情報と詳細な文字レベル情報の両方を効果的にキャプチャする。 ベンチマークi2b2/2010データセットを用いて,F1スコア90.11。 これらの結果は,生物医学的名称認識におけるモデルの有効性を示す。

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