論文の概要: Pipelined Biomedical Event Extraction Rivaling Joint Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12386v1
• Date: Tue, 19 Mar 2024 02:52:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 15:41:42.538364
• Title: Pipelined Biomedical Event Extraction Rivaling Joint Learning
• Title（参考訳）: 共同学習のためのパイプライン型バイオメディカルイベント抽出
• Authors: Pengchao Wu, Xuefeng Li, Jinghang Gu, Longhua Qian, Guodong Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,BERT事前学習モデルに基づくn-ary関係抽出手法を提案する。 The GE11 and GE13 corpora of the BioNLP shared task with F1 scores 63.14% and 59.40%。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.621296083774931
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biomedical event extraction is an information extraction task to obtain events from biomedical text, whose targets include the type, the trigger, and the respective arguments involved in an event. Traditional biomedical event extraction usually adopts a pipelined approach, which contains trigger identification, argument role recognition, and finally event construction either using specific rules or by machine learning. In this paper, we propose an n-ary relation extraction method based on the BERT pre-training model to construct Binding events, in order to capture the semantic information about an event's context and its participants. The experimental results show that our method achieves promising results on the GE11 and GE13 corpora of the BioNLP shared task with F1 scores of 63.14% and 59.40%, respectively. It demonstrates that by significantly improving theperformance of Binding events, the overall performance of the pipelined event extraction approach or even exceeds those of current joint learning methods.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカルイベント抽出(バイオメディカルイベント抽出、英: Biomedical Event extract)は、バイオメディカルテキストからイベントを取得するための情報抽出タスクである。 従来のバイオメディカルイベント抽出は通常、トリガー識別、引数ロール認識、最終的なイベント構築を含むパイプライン化されたアプローチを採用する。 本稿では,イベントのコンテキストとその参加者に関する意味情報をキャプチャするために,BERT事前学習モデルに基づくn-ary関係抽出手法を提案する。 実験の結果,BioNLP共有タスクのGE11とGE13コーパスにおいて,F1スコアが63.14%,GE13コーパスが59.40%であった。 その結果、バインディングイベントの性能を大幅に向上させることで、パイプライン化されたイベント抽出アプローチの全体的なパフォーマンスが、現在のジョイントラーニング手法を超えていることが示される。

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