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上传时间: 2020-08-13
详细说明：BioBERT：用于生物医学文本挖掘的预训练生物医学语言表示模型。随着生物医学文献数量的快速增长，生物医学文本挖掘变得越来越重要。随着自然语言处理（NLP）的进步，从生物医学文献中提取有价值的信息已在研究人员中受到欢迎，深度学习促进了有效的生物医学文本挖掘模型的发展。但是，由于单词分布从普通领域的语料库转移到生物医学的语料库，直接将NLP的进步应用到生物医学的文本挖掘中常常会产生不令人满意的结果。在本文中，我们研究了最近引入的预训练语言模型BERT如何适用于生物医学语料库。我们介绍了BioBERT（用于生物医学文本挖掘的变压器的双向编码器表示），这是在大型生物医学语料库上预先训练的领域特定语言表示模型。通过在任务上几乎相同的体系结构，在经过生物医学语料库的预训练之后，BioBERT在许多生物医学文本挖掘任务中都大大优于BERT和以前的最新模型。尽管BERT获得的性能可与以前的最新模型相媲美，但在以下三个代表性生物医学文本挖掘任务上，BioBERT的性能明显优于它们：生物医学命名实体识别（F1分数提高0.62％），生物医学关系提取（2.80％） F1分数提高）和生物医学问答（MRR提高12.24％）。我们的分析结果表明，对生物医学语料库进行BERT的预培训有助于其理解复杂的生物医学文献。
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