Fugu-MT 論文翻訳(概要): Benchingmaking Large Langage Models in Biomedical Triple Extraction

論文の概要: Benchingmaking Large Langage Models in Biomedical Triple Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18463v5
Date: Wed, 17 Apr 2024 12:03:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-18 19:30:24.070599
Title: Benchingmaking Large Langage Models in Biomedical Triple Extraction
Title（参考訳）: バイオメディカルトリプル抽出における大規模ランゲージモデルの作成
Authors: Mingchen Li, Huixue Zhou, Rui Zhang,
Abstract要約: 本研究は主に文レベルのバイオメディカルトリプル抽出に焦点を当てている。高品質なバイオメディカルトリプル抽出データセットが存在しないことは、堅牢なトリプル抽出システムの開発の進歩を妨げている。 GITは、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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.022101126299269
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Biomedical triple extraction systems aim to automatically extract biomedical entities and relations between entities. The exploration of applying large language models (LLM) to triple extraction is still relatively unexplored. In this work, we mainly focus on sentence-level biomedical triple extraction. Furthermore, the absence of a high-quality biomedical triple extraction dataset impedes the progress in developing robust triple extraction systems. To address these challenges, initially, we compare the performance of various large language models. Additionally, we present GIT, an expert-annotated biomedical triple extraction dataset that covers a wider range of relation types.
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。大規模言語モデル(LLM)を3重抽出に適用することの探索は、まだ比較的未検討である。本研究では,主に文レベルのバイオメディカルトリプル抽出に注目した。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。これらの課題に対処するため、まず様々な大規模言語モデルの性能を比較する。さらに,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GITを提案する。

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