BERTを用いた多言語同時学習による疾患分類

電子カルテが紙ベースの医療記録に代わって使用されるようになり，医療分野における自然言語処理技術の応用が注目されている.しかし，英語以外の言語における関連する分野のデータセットは依然として少ない．マルチタスク学習は，データ不足の問題を緩和できるアプローチであることが示されている．本研究では，BERTに基づく多言語の同時学習モデル（MTL）を構築し，NTCIR-13MedWebマルチラベルの疾患分類タスクで精度評価を行う．シングルタスク学習（STL）と比較した結果，MTLモデルは場合によってSTLモデルを上回ることが判明した．また，アブレーションテストによって類似性が高い言語のバイリンガルMTLモデルにおける精度の向上を確認した．