論文の概要: Augmenting Biomedical Named Entity Recognition with General-domain Resources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10671v1
• Date: Sat, 15 Jun 2024 15:28:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 23:23:59.259766
• Title: Augmenting Biomedical Named Entity Recognition with General-domain Resources
• Title（参考訳）: 一般ドメインリソースを用いた生物医学的名前付きエンティティ認識の強化
• Authors: Yu Yin, Hyunjae Kim, Xiao Xiao, Chih Hsuan Wei, Jaewoo Kang, Zhiyong Lu, Hua Xu, Meng Fang, Qingyu Chen,
• Abstract要約: ニューラルネットワークに基づくバイオメディカル名前付きエンティティ認識(BioNER)モデルのトレーニングは通常、広範囲でコストのかかる人的アノテーションを必要とする。 GERBERAは、一般ドメインのNERデータセットをトレーニングに利用した、単純なyet効率の手法である。 我々は,81,410インスタンスからなる8つのエンティティタイプの5つのデータセットに対して,GERBERAを体系的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.24727904076347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training a neural network-based biomedical named entity recognition (BioNER) model usually requires extensive and costly human annotations. While several studies have employed multi-task learning with multiple BioNER datasets to reduce human effort, this approach does not consistently yield performance improvements and may introduce label ambiguity in different biomedical corpora. We aim to tackle those challenges through transfer learning from easily accessible resources with fewer concept overlaps with biomedical datasets. In this paper, we proposed GERBERA, a simple-yet-effective method that utilized a general-domain NER dataset for training. Specifically, we performed multi-task learning to train a pre-trained biomedical language model with both the target BioNER dataset and the general-domain dataset. Subsequently, we fine-tuned the models specifically for the BioNER dataset. We systematically evaluated GERBERA on five datasets of eight entity types, collectively consisting of 81,410 instances. Despite using fewer biomedical resources, our models demonstrated superior performance compared to baseline models trained with multiple additional BioNER datasets. Specifically, our models consistently outperformed the baselines in six out of eight entity types, achieving an average improvement of 0.9% over the best baseline performance across eight biomedical entity types sourced from five different corpora. Our method was especially effective in amplifying performance on BioNER datasets characterized by limited data, with a 4.7% improvement in F1 scores on the JNLPBA-RNA dataset.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークに基づくバイオメディカル名前付きエンティティ認識(BioNER)モデルのトレーニングは通常、広範囲でコストのかかる人的アノテーションを必要とする。 いくつかの研究では、複数のBioNERデータセットによるマルチタスク学習を用いて人的労力を削減しているが、この手法は一貫して性能改善をもたらしておらず、異なるバイオメディカルコーパスにラベルの曖昧さを導入する可能性がある。 我々は、バイオメディカルデータセットと重複する概念が少なく、容易にアクセス可能なリソースから移行学習することで、これらの課題に取り組むことを目指している。 本稿では,一般領域のNERデータセットをトレーニングに利用した,簡易なyet- Effective法であるGERBERAを提案する。 具体的には,対象のBioNERデータセットと一般ドメインデータセットの両方を用いて,トレーニング済みのバイオメディカル言語モデルをトレーニングするために,マルチタスク学習を行った。 その後、BioNERデータセット専用のモデルを微調整した。 我々は,81,410インスタンスからなる8つのエンティティタイプの5つのデータセットに対して,GERBERAを体系的に評価した。 バイオメディカルリソースは少ないが,BioNERデータセットを複数追加してトレーニングしたベースラインモデルに比べて優れた性能を示した。 具体的には,8つのエンティティタイプのうち6つのベースラインを一貫して上回り,5つの異なるコーパスから得られた8つのバイオメディカルエンティティタイプに対して,最高のベースライン性能よりも平均0.9%向上した。 JNLPBA-RNAデータセットではF1スコアが4.7%向上し,BioNERデータセットの性能向上に特に有効であった。

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