Fugu-MT 論文翻訳(概要): Good Data, Large Data, or No Data? Comparing Three Approaches in Developing Research Aspect Classifiers for Biomedical Papers

論文の概要: Good Data, Large Data, or No Data? Comparing Three Approaches in Developing Research Aspect Classifiers for Biomedical Papers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04820v1
Date: Wed, 7 Jun 2023 22:56:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-09 17:12:18.684874
Title: Good Data, Large Data, or No Data? Comparing Three Approaches in Developing Research Aspect Classifiers for Biomedical Papers
Title（参考訳）: 良いデータか、大きなデータか、データなしか? バイオメディカルペーパー研究における3つのアプローチの比較
Authors: Shreya Chandrasekhar, Chieh-Yang Huang, Ting-Hao 'Kenneth' Huang
Abstract要約: クラウドアノテートされたCODA-19研究アスペクト分類タスクにおいて,異なるデータセットがモデル性能に与える影響について検討した。その結果,PubMed 200K RCTデータセットではCODA-19タスクの性能が向上しないことがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.1408856831043
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The rapid growth of scientific publications, particularly during the COVID-19 pandemic, emphasizes the need for tools to help researchers efficiently comprehend the latest advancements. One essential part of understanding scientific literature is research aspect classification, which categorizes sentences in abstracts to Background, Purpose, Method, and Finding. In this study, we investigate the impact of different datasets on model performance for the crowd-annotated CODA-19 research aspect classification task. Specifically, we explore the potential benefits of using the large, automatically curated PubMed 200K RCT dataset and evaluate the effectiveness of large language models (LLMs), such as LLaMA, GPT-3, ChatGPT, and GPT-4. Our results indicate that using the PubMed 200K RCT dataset does not improve performance for the CODA-19 task. We also observe that while GPT-4 performs well, it does not outperform the SciBERT model fine-tuned on the CODA-19 dataset, emphasizing the importance of a dedicated and task-aligned datasets dataset for the target task. Our code is available at https://github.com/Crowd-AI-Lab/CODA-19-exp.
Abstract（参考訳）: 特に新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックの間、科学出版物の急速な成長は、研究者が最新の進歩を効率的に理解するためのツールの必要性を強調している。科学文献を理解する上で重要な要素は研究側面の分類であり、文を背景、目的、方法、発見に分類する。本研究では,クラウドアノテートされたCODA-19研究アスペクト分類タスクにおいて,異なるデータセットがモデル性能に与える影響を検討する。具体的には,大規模で自動計算されたPubMed 200K RCTデータセットを使用することによる潜在的なメリットについて検討し,LLaMA,GPT-3,ChatGPT,GPT-4などの大規模言語モデル(LLM)の有効性を評価する。その結果,PubMed 200K RCTデータセットではCODA-19タスクの性能が向上しないことがわかった。また、GPT-4は良好に機能するが、CODA-19データセット上で調整されたSciBERTモデルよりも優れており、目標タスクに対する専用およびタスク対応データセットの重要性を強調している。私たちのコードはhttps://github.com/crowd-ai-lab/coda-19-expで利用可能です。

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