論文の概要: Multi-layer Sequence Labeling-based Joint Biomedical Event Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05545v2
• Date: Wed, 14 Aug 2024 05:43:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 12:22:42.467300
• Title: Multi-layer Sequence Labeling-based Joint Biomedical Event Extraction
• Title（参考訳）: 多層ラベリングを用いた共同生体イベント抽出
• Authors: Gongchi Chen, Pengchao Wu, Jinghang Gu, Longhua Qian, Guodong Zhou,
• Abstract要約: MLSLは関節生医学イベント抽出のための多層配列ラベリングに基づく手法である。 候補のトリガー語の情報をシーケンスラベルに明示的に組み込んで、トリガーワードと引数ロール間の相互作用関係を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.504162504192045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, biomedical event extraction has been dominated by complicated pipeline and joint methods, which need to be simplified. In addition, existing work has not effectively utilized trigger word information explicitly. Hence, we propose MLSL, a method based on multi-layer sequence labeling for joint biomedical event extraction. MLSL does not introduce prior knowledge and complex structures. Moreover, it explicitly incorporates the information of candidate trigger words into the sequence labeling to learn the interaction relationships between trigger words and argument roles. Based on this, MLSL can learn well with just a simple workflow. Extensive experimentation demonstrates the superiority of MLSL in terms of extraction performance compared to other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,バイオメディカルイベント抽出は複雑なパイプラインとジョイントメソッドによって支配され,簡略化が求められている。 また、既存の作業では、トリガー語情報を明示的に利用していない。 そこで我々は,共同生体イベント抽出のための多層配列ラベリングに基づくMLSLを提案する。 MLSLは、事前の知識や複雑な構造を導入していない。 さらに、候補トリガー語の情報をシーケンスラベルに明示的に組み込んで、トリガー語と引数ロール間の相互作用関係を学習する。 これに基づいて、MLSLは単純なワークフローでうまく学習できます。 大規模な実験は、他の最先端手法と比較して、抽出性能においてMLSLの優位性を示す。

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