Multi-layer Sequence Labeling-based Joint Biomedical Event Extraction

要約

近年、生物医学的イベントの抽出は複雑なパイプラインおよびジョイント手法が主流となっており、これらを簡素化する必要があります。
さらに、既存の研究では、トリガーワード情報を明示的に有効に活用していませんでした。
したがって、我々は共同生物医学的イベント抽出のための多層シーケンスラベリングに基づく方法であるMLSLを提案する。
MLSL では、事前知識や複雑な構造は導入されません。
さらに、候補トリガーワードの情報をシーケンスラベルに明示的に組み込んで、トリガーワードと引数の役割の間の相互作用関係を学習します。
これに基づいて、MLSL は単純なワークフローだけで十分に学習できます。
広範な実験により、他の最先端の方法と比較して、抽出パフォーマンスの点で MLSL の優位性が実証されました。

要約(オリジナル)

In recent years, biomedical event extraction has been dominated by complicated pipeline and joint methods, which need to be simplified. In addition, existing work has not effectively utilized trigger word information explicitly. Hence, we propose MLSL, a method based on multi-layer sequence labeling for joint biomedical event extraction. MLSL does not introduce prior knowledge and complex structures. Moreover, it explicitly incorporates the information of candidate trigger words into the sequence labeling to learn the interaction relationships between trigger words and argument roles. Based on this, MLSL can learn well with just a simple workflow. Extensive experimentation demonstrates the superiority of MLSL in terms of extraction performance compared to other state-of-the-art methods.

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