論文の概要: HiPrompt: Few-Shot Biomedical Knowledge Fusion via Hierarchy-Oriented Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05973v1
• Date: Wed, 12 Apr 2023 16:54:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 14:15:35.407480
• Title: HiPrompt: Few-Shot Biomedical Knowledge Fusion via Hierarchy-Oriented Prompting
• Title（参考訳）: HiPrompt:階層指向プロンプトによるバイオメディカル知識融合
• Authors: Jiaying Lu, Jiaming Shen, Bo Xiong, Wenjing Ma, Steffen Staab, Carl Yang
• Abstract要約: HiPromptは、監督効率の良い知識融合フレームワークである。 階層指向のプロンプトを通じて、大規模言語モデルの数発の推論能力を引き出す。 収集したKG-Hi-BKFベンチマークデータセットの実験的結果は、HiPromptの有効性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.1455954220194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Medical decision-making processes can be enhanced by comprehensive biomedical knowledge bases, which require fusing knowledge graphs constructed from different sources via a uniform index system. The index system often organizes biomedical terms in a hierarchy to provide the aligned entities with fine-grained granularity. To address the challenge of scarce supervision in the biomedical knowledge fusion (BKF) task, researchers have proposed various unsupervised methods. However, these methods heavily rely on ad-hoc lexical and structural matching algorithms, which fail to capture the rich semantics conveyed by biomedical entities and terms. Recently, neural embedding models have proved effective in semantic-rich tasks, but they rely on sufficient labeled data to be adequately trained. To bridge the gap between the scarce-labeled BKF and neural embedding models, we propose HiPrompt, a supervision-efficient knowledge fusion framework that elicits the few-shot reasoning ability of large language models through hierarchy-oriented prompts. Empirical results on the collected KG-Hi-BKF benchmark datasets demonstrate the effectiveness of HiPrompt.
• Abstract（参考訳）: 医学的意思決定プロセスは、統一インデックスシステムを介して異なる情報源から構築された知識グラフを融合する必要がある包括的生物医学的知識ベースによって強化される。 インデックスシステムは、細粒度で整列した実体を提供するために、階層的に生物医学用語を整理することが多い。 バイオメディカル・ナレッジ・フュージョン(BKF)の課題に対処するために、研究者は様々な非教師なし手法を提案してきた。 しかし、これらの手法はアドホックな語彙的および構造的マッチングアルゴリズムに大きく依存しており、生物医学的な実体と用語によって伝達される豊かな意味論を捉えることができない。 近年,神経組込みモデルが意味に富むタスクに有効であることが証明されているが,十分なラベル付きデータに依存している。 不足ラベル付きBKFとニューラル埋め込みモデルのギャップを埋めるために,階層指向のプロンプトを通じて大規模言語モデルの少数ショット推論能力を引き出す,監督効率の高い知識融合フレームワークであるHiPromptを提案する。 収集したkg-hi-bkfベンチマークデータセットにおける実験結果はhipromptの有効性を示している。

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