論文の概要: LitSumm: Large language models for literature summarisation of non-coding RNAs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03056v3
• Date: Fri, 19 Apr 2024 14:50:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 20:07:00.300208
• Title: LitSumm: Large language models for literature summarisation of non-coding RNAs
• Title（参考訳）: LitSumm:非コーディングRNAの文献要約のための大規模言語モデル
• Authors: Andrew Green, Carlos Ribas, Nancy Ontiveros-Palacios, Sam Griffiths-Jones, Anton I. Petrov, Alex Bateman, Blake Sweeney,
• Abstract要約: 生命科学における文学のカリキュラムは、ますます困難になっている。 関連する文献全体にスケールするリソースを持つナレッジベースは少ない。 非コードRNAのための文献の要約を生成することにより、RNA科学におけるキュレーター時間の欠如を緩和する第一歩を踏み出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motivation: Curation of literature in life sciences is a growing challenge. The continued increase in the rate of publication, coupled with the relatively fixed number of curators worldwide presents a major challenge to developers of biomedical knowledgebases. Very few knowledgebases have resources to scale to the whole relevant literature and all have to prioritise their efforts. Results: In this work, we take a first step to alleviating the lack of curator time in RNA science by generating summaries of literature for non-coding RNAs using large language models (LLMs). We demonstrate that high-quality, factually accurate summaries with accurate references can be automatically generated from the literature using a commercial LLM and a chain of prompts and checks. Manual assessment was carried out for a subset of summaries, with the majority being rated extremely high quality. We also applied the most commonly used automated evaluation approaches, finding that they do not correlate with human assessment. Finally, we apply our tool to a selection of over 4,600 ncRNAs and make the generated summaries available via the RNAcentral resource. We conclude that automated literature summarization is feasible with the current generation of LLMs, provided careful prompting and automated checking are applied. Availability: Code used to produce these summaries can be found here: https://github.com/RNAcentral/litscan-summarization and the dataset of contexts and summaries can be found here: https://huggingface.co/datasets/RNAcentral/litsumm-v1. Summaries are also displayed on the RNA report pages in RNAcentral (https://rnacentral.org/)
• Abstract（参考訳）: モチベーション(Motivation): 生命科学における文学のカリキュラムは、ますます難しい。 出版率の上昇は、世界中のキュレーターの数が比較的一定であることと相まって、バイオメディカルな知識ベースの開発者にとって大きな課題となっている。 関係する文献全体にスケールするリソースを持つ知識ベースは極めて少なく、すべて彼らの努力を優先する必要があります。 結果: 本研究は, 大規模言語モデル(LLM)を用いて, 非コーディングRNAの文献の要約を生成することにより, RNA科学におけるキュレーター時間不足を緩和する第一歩を踏み出した。 文献から,商業LSMと一連のプロンプトとチェックを用いて,高精度な参照を持つ高品質で事実的精度の高い要約を自動生成できることを実証した。 要約のサブセットについて手作業による評価が行われ、大多数は極めて高品質であると評価された。 また、最もよく使われている自動評価手法を適用し、人間の評価と相関しないことを示した。 最後に、我々のツールを4,600 ncRNAのセレクションに適用し、生成したサマリをRNA分散リソースを介して利用できるようにする。 文献の自動要約はLLMの現世代で実現可能であると結論し、注意深いプロンプトと自動チェックを適用した。 可用性: これらの要約を生成するために使用されるコードは、以下の通りである。 https://github.com/RNAcentral/litscan-summarization and the data of contexts and summaries。 RNAcentral (https://rnacentral.org/) の RNA レポートページにも要約が表示される。

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