Domens inbäddningar har blivit en viktig del av dagens system för behandling av naturligt språk (NLP), särskilt tillsammans med avancerade metoder för djupinlärning. Även om förträngda meningskodare finns tillgängliga inom det allmänna området, finns inga för biomedicinska texter till dags dato. I detta arbete introducerar vi BioSentVec: den första öppna uppsättningen meningsinbäddningar utbildade med över 30 miljoner dokument från både vetenskapliga artiklar i PubMed och kliniska anteckningar i MIMIC-III Clinical Database. Vi utvärderar BioSentVec inbäddningar i två meningar par likhetsuppgifter i olika text genrer. Våra benchmarkingresultat visar att BioSentVecs inbäddningar bättre kan fånga meningssemantik jämfört med andra konkurrenskraftiga alternativ och uppnå toppmoderna resultat i båda arbetsuppgifterna. Vi förväntar oss att BioSentVec underlättar forskning och utveckling inom biomedicinsk textutvinning och kompletterar befintliga resurser inom biomedicinsk ordinbäddning. BioSentVec är offentligt tillgänglig på https://github.com/ncbi-nlp/BioSentVec.
Förtränade ord och mening inbäddningar har också visat goda resultat för mening likhet uppgifter REF.
BioSentVec: creating sentence embeddings for biomedical texts
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}