論文の概要: PeTailor: Improving Large Language Model by Tailored Chunk Scorer in Biomedical Triple Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18463v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 20:15:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 18:35:19.317258
• Title: PeTailor: Improving Large Language Model by Tailored Chunk Scorer in Biomedical Triple Extraction
• Title（参考訳）: Pe Tailor: バイオメディカルトリプル抽出におけるTempored Chunk Scorerによる大規模言語モデルの改善
• Authors: Mingchen Li, M.Chen, Huixue Zhou, Rui Zhang
• Abstract要約: 本稿では,検索に基づく言語フレームワークPETAI-LORについて紹介する。 PETAI-LORは文をチャンクに分割し、計算済みのチャンクベースのリレーショナルキー値メモリから関連チャンクを取得する。 また,より関連性の高いバイオメディカルトリプル抽出データセットであるGM-CIHTも導入した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.022101126299269
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The automatic extraction of biomedical entities and their interaction from unstructured data remains a challenging task due to the limited availability of expert-labeled standard datasets. In this paper, we introduce PETAI-LOR, a retrieval-based language framework that is augmented by tailored chunk scorer. Unlike previous retrieval-augmented language models (LM) that retrieve relevant documents by calculating the similarity between the input sentence and the candidate document set, PETAILOR segments the sentence into chunks and retrieves the relevant chunk from our pre-computed chunk-based relational key-value memory. Moreover, in order to comprehend the specific requirements of the LM, PETAI-LOR adapt the tailored chunk scorer to the LM. We also introduce GM-CIHT, an expert annotated biomedical triple extraction dataset with more relation types. This dataset is centered on the non-drug treatment and general biomedical domain. Additionally, we investigate the efficacy of triple extraction models trained on general domains when applied to the biomedical domain. Our experiments reveal that PETAI-LOR achieves state-of-the-art performance on GM-CIHT
• Abstract（参考訳）: バイオメディカルエンティティの自動抽出と非構造化データからの相互作用は、専門家ラベル付き標準データセットの不足のため、依然として困難な課題である。 本稿では,検索に基づく言語フレームワークであるPETAI-LORについて述べる。 入力文と候補文書セットの類似度を算出して関連文書を取得する従来の検索型言語モデル(lm)とは異なり、ペテラーは文をチャンクに分割し、前処理したチャンクベース関係キー値メモリから関連チャンクを取得する。 さらに, PEAI-LORは, LMの具体的な要件を理解するために, 調整したチャンクスコアラーをLMに適応させる。 また,より関連性の高いバイオメディカルトリプル抽出データセットであるGM-CIHTを紹介する。 このデータセットは、非薬物治療と一般的なバイオメディカルドメインに集中している。 さらに,生物医学領域に適用した場合の一般領域における3重抽出モデルの有効性について検討した。 PETAI-LORはGM-CIHTの最先端性能を実現する。

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