論文の概要: MRC-based Nested Medical NER with Co-prediction and Adaptive Pre-training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15800v1
- Date: Sat, 23 Mar 2024 11:14:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 21:02:48.393074
- Title: MRC-based Nested Medical NER with Co-prediction and Adaptive Pre-training
- Title（参考訳）: MRCを用いたNested Medical NER : 協調予測と適応型事前トレーニング
- Authors: Xiaojing Du, Hanjie Zhao, Danyan Xing, Yuxiang Jia, Hongying Zan,
- Abstract要約: 医療分野におけるモデルの能力向上のために,タスク適応型事前学習戦略を用いたMRC(Machine Reading)に基づく医療NERモデルを提案する。
提案手法は, 比較最先端モデル(SOTA)よりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38498367961730184
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In medical information extraction, medical Named Entity Recognition (NER) is indispensable, playing a crucial role in developing medical knowledge graphs, enhancing medical question-answering systems, and analyzing electronic medical records. The challenge in medical NER arises from the complex nested structures and sophisticated medical terminologies, distinguishing it from its counterparts in traditional domains. In response to these complexities, we propose a medical NER model based on Machine Reading Comprehension (MRC), which uses a task-adaptive pre-training strategy to improve the model's capability in the medical field. Meanwhile, our model introduces multiple word-pair embeddings and multi-granularity dilated convolution to enhance the model's representation ability and uses a combined predictor of Biaffine and MLP to improve the model's recognition performance. Experimental evaluations conducted on the CMeEE, a benchmark for Chinese nested medical NER, demonstrate that our proposed model outperforms the compared state-of-the-art (SOTA) models.
- Abstract（参考訳）: 医療情報抽出においては、医療名義認識(NER)が不可欠であり、医療知識グラフの作成、医療質問応答システムの強化、電子的医療記録の分析において重要な役割を担っている。
医学 NER の課題は、複雑なネスト構造と洗練された医療用語から生じ、伝統的なドメインのそれと区別される。
これらの複雑さに対応するために,医療分野におけるモデルの能力向上のために,タスク適応型事前学習戦略を用いたMRC(Machine Reading Comprehension)に基づく医療NERモデルを提案する。
一方,本モデルでは,複数ワードペア埋め込みと多粒度拡張畳み込みを導入し,モデル表現能力を向上し,ビファインとMLPを併用してモデル認識性能を向上させる。
中国のネスト医療NERのベンチマークであるCMeEEで行った実験的評価は、提案モデルが比較技術(SOTA)モデルよりも優れていることを示した。
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