來自：HyperAI超神經(jīng)

微軟的研究團隊近日在 arxiv.org 發(fā)布了論文：《Domain-Specific Language Model Pretraining for BiomedicalNatural Language Processing生物醫(yī)學特定領域的語言模型預訓練》，介紹并開源了一個能夠用于生物醫(yī)學領域 NLP 基準，并命名為 BLURB。

BiomedicalLanguageUnderstanding andReasoningBenchmark 的首字母縮寫，即為 BLURB 的命名規(guī)則，翻譯為生物醫(yī)學語言理解和推理基準。

醫(yī)學 NLP 基準，BLURB 身負重任

BLURB 包括 13 個公開可用的數(shù)據(jù)集，涉及 6 個不同的任務。

為了避免偏重多可用數(shù)據(jù)集的任務，如命名實體識別（NER），BLURB 的報告和排名，將所有任務的宏觀平均數(shù)作為主要得分。

圖為 BLURB 中使用的數(shù)據(jù)集、以及

團隊列出的訓練、開發(fā)和測試中的實例數(shù)量

BLURB 排行榜是不分模型的。任何能夠使用相同的訓練和開發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)生測試預測的系統(tǒng)都可以參與。

團隊表示 BLURB 的主要目標是：降低生物醫(yī)學NLP的準入門檻，幫助加快該領域的進展，能對社會和人類產(chǎn)生積極影響。

生物醫(yī)學 NLP ：必須使用域內(nèi)文本

研究已經(jīng)表明生物醫(yī)學 NLP 可以在醫(yī)學領域提高數(shù)據(jù)集的準確性。但是在跨學科的數(shù)據(jù)集中，準確性又會大大降低。而由于不同醫(yī)學領域之間（Domain）跨度較大，所以對于 NLP 的預訓練會花費非常多的時間。

微軟研究人員為了提升 NLP 的訓練速度，通過對預訓練和特定任務的微調(diào)，對生物醫(yī)學 NLP 應用的影響進行了建模比較，從而評估最適合的預訓練方法。

團隊對域內(nèi)文本與混合域外文本進行的對照

首先，團隊創(chuàng)建了一個名為「生物醫(yī)學語言理解與推理基準」（BLURB）的基準，該基準側重于 PubMed 提供的出版物，涵蓋了相似問題解答和文本提取之類的任務。

實驗證明，這種對比的方法能夠將 NLP 訓練的速度提升數(shù)倍。

同時，為了鼓勵對生物醫(yī)學 NLP 的研究，研究人員創(chuàng)建了以 BLURB 基準為基準的排行榜，還開源了預訓練模型。以求快速生物醫(yī)學 NLP 能夠早日投入使用。

原文標題：醫(yī)學AI又一突破，微軟開源生物醫(yī)學NLP基準：BLURB

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責任編輯：haq