論文の概要: Empowering Language Model with Guided Knowledge Fusion for Biomedical Document Re-ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04344v1
• Date: Sun, 7 May 2023 17:45:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 16:24:18.188562
• Title: Empowering Language Model with Guided Knowledge Fusion for Biomedical Document Re-ranking
• Title（参考訳）: バイオメディカルドキュメンテーションにおける知識融合を用いた言語モデルの構築
• Authors: Deepak Gupta and Dina Demner-Fushman
• Abstract要約: 事前訓練された言語モデル(PLM)は文書の再分類作業に有効であることが証明されている。 本稿では,知識とPLMを統合した手法を提案し,外部からの情報を効果的に収集する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.23809978012414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Pre-trained language models (PLMs) have proven to be effective for document re-ranking task. However, they lack the ability to fully interpret the semantics of biomedical and health-care queries and often rely on simplistic patterns for retrieving documents. To address this challenge, we propose an approach that integrates knowledge and the PLMs to guide the model toward effectively capturing information from external sources and retrieving the correct documents. We performed comprehensive experiments on two biomedical and open-domain datasets that show that our approach significantly improves vanilla PLMs and other existing approaches for document re-ranking task.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された言語モデル(PLM)は文書の再分類作業に有効であることが証明されている。 しかし、バイオメディカルクエリやヘルスケアクエリのセマンティクスを完全に解釈する能力は欠如しており、文書を検索するための単純なパターンに依存していることが多い。 この課題に対処するために,知識とPLMを統合して,外部からの情報を効果的に取得し,正しい文書を検索する手法を提案する。 バイオメディカルおよびオープンドメインの2つのデータセットに対して総合的な実験を行い、本手法がバニラPLMや他の既存の文書再ランクタスクのアプローチを大幅に改善することを示した。

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