Entity Recognition from Colloquial Text

📄 arXiv: 2401.04853v1 📥 PDF

作者: Tamara Babaian, Jennifer Xu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-09

期刊: Decision Support Systems, Volume 179, 2024,114172, ISSN 0167-9236

DOI: 10.1016/j.dss.2024.114172

💡 一句话要点

提出基于BERT的策略以提高口语文本中的症状识别

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 口语文本 症状识别 BERT模型 训练策略 医疗领域 实体识别 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的语言模型主要针对正式文本，导致在口语文本中的实体识别效果不佳，尤其是在医疗领域。
  2. 论文提出了多种基于BERT的微调策略，重点在于基础模型选择、训练语料和数据扰动的应用。
  3. 实验结果显示，最佳模型的性能显著优于现有的专业症状识别器，验证了设计策略的有效性。

📝 摘要（中文）

从社交媒体和非正式交流中提取概念和实体是决策支持系统的重要能力，尤其在医疗领域。尽管大型语言模型在正式文本处理上取得了进展，但在口语数据上表现不佳。本文聚焦医疗领域，设计并评估了多种BERT模型微调策略，针对症状识别问题。通过实验发现，最佳模型显著超越了现有的专业症状识别器，并提出了有效的实体识别训练策略设计原则。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从口语文本中识别症状的具体问题。现有方法在处理非正式文本时表现不佳，无法有效提取相关实体。

核心思路：论文通过设计多种训练策略，优化BERT模型的微调过程，以提高在口语文本中的症状识别能力。这种设计考虑了基础模型的选择和训练数据的特性。

技术框架：整体框架包括选择合适的BERT基础模型、构建多样化的训练语料库，以及在训练数据中应用术语扰动。每个阶段都旨在提升模型对口语文本的适应性。

关键创新：最重要的创新在于提出了针对口语文本的特定训练策略，这些策略在选择基础模型和数据处理上与现有方法有本质区别，显著提升了识别效果。

关键设计：在模型训练中，采用了不同的损失函数和参数设置，特别是在数据扰动方面，通过引入多样化的术语变化，增强了模型的泛化能力。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，最佳训练策略下的模型在症状识别任务中超越了现有的专业识别器，性能提升幅度达到显著的XX%。这一成果不仅验证了提出策略的有效性，也为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗健康、客户关系管理等需要从非正式文本中提取信息的场景。通过提高症状识别的准确性，可以为医疗决策提供更可靠的数据支持，进而改善患者的诊疗体验和效果。未来，该方法也可扩展到其他领域的实体识别任务中。

📄 摘要（原文）

Extraction of concepts and entities of interest from non-formal texts such as social media posts and informal communication is an important capability for decision support systems in many domains, including healthcare, customer relationship management, and others. Despite the recent advances in training large language models for a variety of natural language processing tasks, the developed models and techniques have mainly focused on formal texts and do not perform as well on colloquial data, which is characterized by a number of distinct challenges. In our research, we focus on the healthcare domain and investigate the problem of symptom recognition from colloquial texts by designing and evaluating several training strategies for BERT-based model fine-tuning. These strategies are distinguished by the choice of the base model, the training corpora, and application of term perturbations in the training data. The best-performing models trained using these strategies outperform the state-of-the-art specialized symptom recognizer by a large margin. Through a series of experiments, we have found specific patterns of model behavior associated with the training strategies we designed. We present design principles for training strategies for effective entity recognition in colloquial texts based on our findings.