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저자정보
Seong-Min KIM (Sungkyunkwan University) Hyun Hak KIM (Sungkyunkwan University) Joongyeon CHOI (Sungkyunkwan University) Hyunggun KIM (Sungkyunkwan University)
저널정보
한국생물공학회 한국생물공학회 학술대회 2021 한국생물공학회 추계학술발표대회 및 국제심포지엄 [초록집]
발행연도
2021.10
수록면
591 - 591 (1page)

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Although the demand for information extraction tremendously increases in the field of bioinformatics, conventional language model approaches based on general domain corpora are not optimal specifically for biomedical information research. We developed a novel pretraining method for language model capable of understanding in-depth topics using specific corpora data for biomedical information extraction. Experimental methodology information was extracted from research articles on atherosclerotic rat models as a case study. The language model was fitted to the case domain by additional training^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10675314');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#bioinformatics #information extraction #natural language processing #language model

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