論文の概要: SuMe: A Dataset Towards Summarizing Biomedical Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04652v1
• Date: Tue, 10 May 2022 03:42:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-14 20:38:05.057093
• Title: SuMe: A Dataset Towards Summarizing Biomedical Mechanisms
• Title（参考訳）: SuMe: バイオメディカルメカニズムの要約に向けたデータセット
• Authors: Mohaddeseh Bastan, Nishant Shankar, Mihai Surdeanu, and Niranjan Balasubramanian
• Abstract要約: バイオメディカルメカニズムの要約タスクを導入する。 生物医学的な研究は、ある物質(例えば、タンパク質や化学物質)が生物学的文脈において他の物質にどのように影響するかのメカニズムをしばしば研究する。 我々はこの構造を利用して要約タスクを作成し、入力は抽象的な文と主エンティティの集合であり、出力は機構を要約する関係と文を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.115944109646314
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Can language models read biomedical texts and explain the biomedical mechanisms discussed? In this work we introduce a biomedical mechanism summarization task. Biomedical studies often investigate the mechanisms behind how one entity (e.g., a protein or a chemical) affects another in a biological context. The abstracts of these publications often include a focused set of sentences that present relevant supporting statements regarding such relationships, associated experimental evidence, and a concluding sentence that summarizes the mechanism underlying the relationship. We leverage this structure and create a summarization task, where the input is a collection of sentences and the main entities in an abstract, and the output includes the relationship and a sentence that summarizes the mechanism. Using a small amount of manually labeled mechanism sentences, we train a mechanism sentence classifier to filter a large biomedical abstract collection and create a summarization dataset with 22k instances. We also introduce conclusion sentence generation as a pretraining task with 611k instances. We benchmark the performance of large bio-domain language models. We find that while the pretraining task help improves performance, the best model produces acceptable mechanism outputs in only 32% of the instances, which shows the task presents significant challenges in biomedical language understanding and summarization.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルは生物医学的テキストを読み、議論される生体医学的メカニズムを説明することができるか? 本稿では,生物医療機構の要約タスクを紹介する。 生物医学的な研究は、ある物質(例えば、タンパク質や化学物質)が生物学的文脈において他の物質にどのように影響するかのメカニズムをしばしば研究する。 これらの出版物の要約には、しばしばそのような関係に関する関連する支持言明を提示する集中した一連の文、関連する実験的な証拠、および関係の基礎となるメカニズムを要約する結論付け文が含まれる。 我々はこの構造を利用して要約タスクを作成し、入力は抽象的な文と主エンティティの集合であり、出力は機構を要約する関係と文を含む。 少量の手動ラベル付き機構文を用いて,機構文分類器を訓練し,大規模な生体医学的抽象コレクションをフィルタリングし,22kインスタンスの要約データセットを作成する。 また,611kインスタンスの事前学習タスクとして結論文生成を導入する。 大規模生物ドメイン言語モデルの性能をベンチマークする。 事前学習タスクは性能向上に役立ちながら,最高のモデルでは32%のインスタンスで許容可能なメカニズムの出力を生成しており,これは生物医学的言語理解と要約において重要な課題であることを示している。

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