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基於BERT之集成學習方法於PubMed文獻中化學物識別和多標籤主題分類
Other Title
BERT-based Ensemble Learning Approach for Chemical Identification and Multi-label Topic Classification of PubMed Articles
Type
thesis
Date Issued
2022-07-07
Author(s)
林聖傑
Advisor
許明暉;張詠淳
Subjects
系所名稱：大數據科技及管理研究所碩士班
Publisher
大數據科技及管理研究所碩士班
Description
口試委員：陳建錦 Chen, Chien-Chin ;許明暉 Hsu, Min-Huei ;張詠淳 Chang, Yung-Chun ;戴鴻傑 DAI, HONG-JIE;蘇家玉 Su, Chia-Yu
網際網路,開放日期為2022-07-22
網際網路,開放日期為2022-07-22
Abstract
在這項研究中，探索了各種最先進的生物醫學預訓練 BERT 模型用於兩個BioCreative VII 競賽，分別為NLM-CHEM Track和LitCovid Track，並提出了一種基於 BERT 的集成學習方法來整合各種模型的優勢以提高系統的性能。NLM-CHEM任務的實驗結果表明，我提出的方法可以在嚴格和近似評估方法上分別以 85% 和 91.8% 的 F1 分數實現顯著的性能。 此外，所提出的MeSH ID 歸一化算法在實體歸一化方面是有效的，在嚴格和近似評估方法上都可以達到 80% 左右的 F1-score。 對於 LitCovid任務，所提出的方法在檢測 COVID-19 文獻中的主題方面也很有效，可以優於其他隊伍並在 LitCovid 語料庫上實現最先進的性能。