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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18463v3
• Date: Tue, 13 Feb 2024 13:57:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 12:12:53.309785
• 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, Halil Kilicoglu, Rui Zhang
• Abstract要約: バイオメディカルトリプル抽出のための新しい検索フレームワークPeTailorを提案する。 提案手法は,GM-CIHTと2つの標準バイオメディカルトリプル抽出データセットの最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.03282304393055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biomedical triple extraction systems aim to automatically extract biomedical entities and relations between entities. While current unified information extraction models showcase state-of-the-art performance, they face challenges in understanding relationships between entities within intricate biomedical sentences. Furthermore, the absence of a high-quality biomedical triple extraction dataset impedes the progress in developing robust triple extraction systems. To tackle these challenges, we propose a novel retrieval-based framework for biomedical triple extraction, namely PeTailor, which explicitly retrieves the relevant document from our pre-built diverse chunk database using a novel tailored chunk scorer and integrates the retrieved information into the input of a Large Language Model (LLM) to generate the corresponding triple (head entity, relation, tail entity) for the input sentence. Additionally, we present GM-CIHT, an expert-annotated biomedical triple extraction dataset that covers a wider range of relation types. Experimental results show that our proposed PeTailor method achieves state-of-the-art performance on GM-CIHT and two standard biomedical triple extraction datasets
• Abstract（参考訳）: バイオメディカルトリプル抽出システムは、自動的にバイオメディカルエンティティとエンティティ間の関係を抽出することを目的としている。 現在の統合情報抽出モデルは最先端のパフォーマンスを示すが、複雑なバイオメディカル文内のエンティティ間の関係を理解することの難しさに直面する。 さらに,高品質なバイオメディカルトリプル抽出データセットの欠如は,ロバストトリプル抽出システムの開発の進展を妨げている。 そこで本研究では,本研究で構築した多種多様なチャンクデータベースから,その関連文書を明示的に検索し,検索情報を大規模言語モデル(llm)の入力に統合し,対応する三重項(ヘッドエンティティ,リレーション,テールエンティティ)を生成する,生物医学的三重項抽出のための新しい検索ベースフレームワーク,petailorを提案する。 さらに, GM-CIHTは, より広範な関係型をカバーする, 専門家によるバイオメディカルトリプル抽出データセットである。 実験結果から,提案手法はGM-CIHTと2種類の標準バイオメディカルトリプル抽出データセットの最先端性能を実現することが示された。

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