論文の概要: Named Entity Recognition Under Domain Shift via Metric Learning for Life Sciences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10472v2
- Date: Mon, 1 Apr 2024 03:06:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 09:00:10.847408
- Title: Named Entity Recognition Under Domain Shift via Metric Learning for Life Sciences
- Title（参考訳）: Metric Learning for Life Sciencesによるドメインシフト下でのエンティティ認識
- Authors: Hongyi Liu, Qingyun Wang, Payam Karisani, Heng Ji,
- Abstract要約: 名前付きエンティティ認識モデルの拡張のための転写学習の適用性について検討する。
本モデルでは,(1)アノテートイベントからの知識を付加してエンティティ間の関係を確立するソースドメインにおけるエンティティグループ化,2) 対象ドメインにおけるエンティティの識別を擬似ラベリングとコントラスト学習に頼って,2つのドメイン内のエンティティ間の識別を強化する,という2つの段階で構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.185456382328674
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Named entity recognition is a key component of Information Extraction (IE), particularly in scientific domains such as biomedicine and chemistry, where large language models (LLMs), e.g., ChatGPT, fall short. We investigate the applicability of transfer learning for enhancing a named entity recognition model trained in the biomedical domain (the source domain) to be used in the chemical domain (the target domain). A common practice for training such a model in a few-shot learning setting is to pretrain the model on the labeled source data, and then, to finetune it on a hand-full of labeled target examples. In our experiments, we observed that such a model is prone to mislabeling the source entities, which can often appear in the text, as the target entities. To alleviate this problem, we propose a model to transfer the knowledge from the source domain to the target domain, but, at the same time, to project the source entities and target entities into separate regions of the feature space. This diminishes the risk of mislabeling the source entities as the target entities. Our model consists of two stages: 1) entity grouping in the source domain, which incorporates knowledge from annotated events to establish relations between entities, and 2) entity discrimination in the target domain, which relies on pseudo labeling and contrastive learning to enhance discrimination between the entities in the two domains. We conduct our extensive experiments across three source and three target datasets, demonstrating that our method outperforms the baselines by up to 5% absolute value.
- Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識は情報抽出(IE)の重要な要素であり、特に生物医学や化学などの科学領域では、大きな言語モデル(LLM)、例えばChatGPTが不足している。
バイオメディカルドメイン(ソースドメイン)で訓練され、化学ドメイン(ターゲットドメイン)で使用される名前付きエンティティ認識モデルを強化するための転写学習の適用性について検討する。
このようなモデルを数ショットの学習環境でトレーニングするための一般的な実践は、ラベル付きソースデータ上でモデルを事前訓練し、ラベル付きターゲットサンプルのハンドフルで微調整することである。
実験では、そのようなモデルでは、しばしばテキストに現れるソースエンティティをターゲットエンティティとして誤ラベルする傾向があることを観察した。
この問題を軽減するため、ソースドメインからターゲットドメインへの知識伝達モデルを提案するが、同時に、ソースエンティティとターゲットエンティティを特徴空間の別々の領域に投影する。
これにより、ソースエンティティをターゲットエンティティと誤ラベルするリスクが軽減される。
私たちのモデルは2つの段階から構成されます。
1) エンティティ間の関係を確立するために注釈付きイベントからの知識を取り入れたソースドメイン内のエンティティグループ化
2) 対象ドメインのエンティティ識別は,2つのドメインのエンティティ間の識別を高めるために,擬似ラベリングとコントラスト学習に依存している。
3つのソースと3つのターゲットデータセットにまたがって広範な実験を行い、我々の手法が最大5%の絶対値でベースラインを上回ることを示した。
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