Vi presenterar SWELLSHARK, ett ramverk för att snabbt och utan handmärkt data bygga biomedicinskt namngivna enhetsigenkänningssystem (NER). Vår strategi ser biomedicinska resurser som lexicons som fungerar primitiva för autogenererande svag övervakning. Vi använder sedan en generativ modell för att förena och denoise denna övervakning och konstruera storskaliga, probabilistiskt märkta dataset för att träna hög noggrannhet NER taggers. I tre biomedicinska NER uppgifter uppnår SWELLSHARK konkurrenskraftiga resultat med toppmoderna övervakade riktmärken utan handmärkta utbildningsdata. I en drog namn extraktion uppgift med hjälp av patientjournaler, en domän expert med SWELLSHARK uppnås inom 5,1% av en crowdsourced annotation metod som ursprungligen utnyttjade 20 lag under loppet av flera veckor -på 24 timmar.
Till exempel, SwellShark REF, särskilt utformad för biomedicinsk NER, utnyttjar en generativ modell för att förena och modellera buller mellan olika övervakningskällor för namngivna enhet skriva.
SwellShark: A Generative Model for Biomedical Named Entity Recognition without Labeled Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}