Bakgrund: Namngiven Entity Recognition (NER) är en viktig uppgift inom biomedicinsk textutvinning. Exakta NER-system kräver uppgiftsspecifika, manuellt annoterade datauppsättningar, som är dyra att utveckla och därmed begränsade i storlek. Eftersom sådana datauppsättningar innehåller relaterad men annan information är en intressant fråga huruvida det kan vara möjligt att använda dem tillsammans för att förbättra NER-prestandan. För att undersöka detta utvecklar vi övervakade, multi-task, konvolutionella neurala nätverk modeller och tillämpa dem på ett stort antal olika befintliga biomedicinska namngivna enheter dataset. Dessutom undersökte vi effekten av datasetstorlek på prestanda i både enkel- och multi-task-inställningar. Resultat: Vi presenterar en singel-task modell för NER, en Multi-output multi-task modell och en beroende multi-task modell. Vi tillämpar de tre modellerna på 15 biomedicinska dataset som innehåller flera namngivna enheter som Anatomy, Chemical, Disease, Gene/Protein och Species. Varje datauppsättning representerar en uppgift. Resultaten från en-task-modellen och multi-task-modellerna jämförs sedan för att visa på fördelar med multi-task Learning. Med Multi-output multi-task modell observerade vi en genomsnittlig F-score förbättring på 0,8% jämfört med singel-task modell från en genomsnittlig baslinje på 78,4%. Även om det skedde en betydande försämring av prestandan för ett dataset, förbättras prestandan avsevärt för fem dataset med upp till 6,3 %. För den beroende multi-task modellen såg vi en genomsnittlig förbättring på 0,4% jämfört med en-task-modellen. Det fanns inga signifikanta försämringar i prestanda på någon datauppsättning, och prestandan förbättras signifikant för sex datauppsättningar med upp till 1,1 %. Datasetet storlek experiment fann att när dataset storlek minskade, multi-output modellens prestanda ökade jämfört med en-task modell. Med hjälp av 50, 25 och 10 % av träningsdata resulterade i en genomsnittlig minskning på cirka 3,4, 8 respektive 16,7 % för modellen med en enda uppgift, men cirka 0,2, 3,0 respektive 9,8 % för modellen med flera arbetsuppgifter. Slutsatser: Våra resultat visar att multi-task-modellerna i genomsnitt gav bättre NER-resultat än de en-task-modeller som tränades på en enda NER-datauppsättning. Vi fann också att Multi-task Learning är fördelaktigt för små datauppsättningar. Över de olika inställningarna förbättringarna är betydande, visar nyttan av Multi-task Learning för denna uppgift.
REF visade att en neural nätverk multi-task modell överträffar en jämförbar en-task modell, i genomsnitt, för uppgiften BNER.
A neural network multi-task learning approach to biomedical named entity recognition
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}