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Existe la necesidad de generar herramientas para encontrar y normalizar menciones de especies, patógenos o alimentos en textos médicos. Para promover el desarrollo de tales herramientas hemos organizado la tarea LivingNER. La tarea LivingNER se basó en un corpus en español de 2000 casos clínicos cuidadosamente seleccionados, representando una diversidad de especialidades. El corpus fue anotado manualmente por expertos que también asignaron a las menciones sus correspondientes identificadores de la NCBI Taxonomy. Además, hemos generado versiones de LivingNER para otros 7 idiomas: inglés, portugués, gallego, catalán, italiano, francés y rumano. LivingNER se estructuró en tres subtareas: 1) LivingNER-Species NER (subtarea de detección de menciones de especies), 2) LivingNER-Species Norm (detección de especies y normalización a identificadores de NCBI Taxonomy) y 3) LivingNER-Clinical IMPACT (tarea de clasificación relacionada con la detección de mascotas, animales causantes de lesiones, alimentos y entidades nosocomiales). Recibimos y evaluamos 62 sistemas de 20 equipos de 11 países a nivel mundial, obteniendo resultados altamente competitivos. Generalmente, los enfoques más exitosos hicieron modificaciones a modelos de lenguaje basados en transformers (BERT, BETO, RoBERTa, etc.) y emplearon métricas de distancia de embeddings para la normalización de entidades. Corpus LivingNER: doi.org/10.5281/zenodo.6376662
There is a pressing need to generate tools for finding mentions of species, pathogens, or food from medical texts. To promote the development of such tools we organized the LivingNER task. LivingNER relied on a large Gold Standard corpus of 2000 carefully selected clinical cases in Spanish covering diverse specialties. It was manually annotated with species mentions that were also carefully mapped to their corresponding NCBI Taxonomy identifiers. Besides, we have generated Silver Standard versions of LivingNER for 7 languages: English, Portuguese, Galician, Catalan, Italian, French, and Romanian. LivingNER had three subtasks: LivingNERSpecies NER (species mention detection sub-task), LivingNER-Species Norm (species mention detection and normalization to NCBI taxonomy Ids), and LivingNERClinical IMPACT (a document classification task related to the detection of pets, animals-causing injuries, food, and nosocomial entities). We received and evaluated 62 systems from 20 teams from 11 countries worldwide, obtaining highly competitive results. Successful approaches typically modified pre-trained transformer-like language models (BERT, BETO, RoBERTa, etc.) and employed embedding distance metrics for entity linking. LivingNER corpus: doi.org/10.5281/zenodo.6376662
