NeRBERT- A Biomedical Named Entity Recognition Tagger
Notice bibliographique
Résumé
Biomedical named entity recognition is a popular research topic in the Biosciences domain as number of biomedical articles getting published are increasing rapidly.Generic models using machine learning and deep learning techniques have been proposed for extracting these entities in the past, however there is no clear verdict on which techniques are better and how these generic models perform in a domain-specific big data scenario.In this paper, we evaluate three baseline models using the most complex BioNLP 2013 cancer genetics dataset addressing the cancer domain.A classifier ensemble, bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM) model and the bidirectional encoder representations from transformers (BERT) model are implemented.We propose NeRBERT, a domain-specific, graphical processing unit (GPU) pre-trained language model using extra biomedical corpora extending BERTBASE.Experimental results prove the efficacy of NeRBERT as it outperforms the other three models with an F1-score gain of 12.18 pp, 8.59 pp and 5.43 pp over the ensemble, Bi-LSTM and BERT models respectively.GPUs reduce the model training time to less than half.Comparing it to existing state-of-the-art models, it performs 1.57 pp higher than the next best existing model compared, emerging as a robust biomedical and cancer phenotyping NER tagger.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,030 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».