論文の概要: High-throughput Biomedical Relation Extraction for Semi-Structured Web Articles Empowered by Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08274v4
- Date: Tue, 26 Mar 2024 10:36:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 22:23:06.313143
- Title: High-throughput Biomedical Relation Extraction for Semi-Structured Web Articles Empowered by Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた半構造化Web記事の高スループットバイオメディカルリレーション抽出
- Authors: Songchi Zhou, Sheng Yu,
- Abstract要約: 関係抽出タスクを大言語モデルのバイナリ分類として定式化する。
メインタイトルをテールエンティティとして指定し、コンテキストに明示的に組み込む。
長い内容はテキストチャンクにスライスされ、埋め込みされ、追加の埋め込みモデルで検索される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9665865095034865
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Objective: To develop a high-throughput biomedical relation extraction system that takes advantage of the large language models'(LLMs) reading comprehension ability and biomedical world knowledge in a scalable and evidential manner. Methods: We formulate the relation extraction task as binary classifications for large language models. Specifically, LLMs make the decision based on the external corpus and its world knowledge, giving the reason for the judgment for factual verification. This method is tailored for semi-structured web articles, wherein we designate the main title as the tail entity and explicitly incorporate it into the context, and the potential head entities are matched based on a biomedical thesaurus. Moreover, lengthy contents are sliced into text chunks, embedded, and retrieved with additional embedding models. Results: Using an open-source LLM, we extracted 248659 relation triplets of three distinct relation types from three reputable biomedical websites. To assess the efficacy of the basic pipeline employed for biomedical relation extraction, we curated a benchmark dataset annotated by a medical expert. Evaluation results indicate that the pipeline exhibits performance comparable to that of GPT-4. Case studies further illuminate challenges faced by contemporary LLMs in the context of biomedical relation extraction for semi-structured web articles. Conclusion: The proposed method has demonstrated its effectiveness in leveraging the strengths of LLMs for high-throughput biomedical relation extraction. Its adaptability is evident, as it can be seamlessly extended to diverse semi-structured biomedical websites, facilitating the extraction of various types of biomedical relations with ease.
- Abstract（参考訳）: 目的:大規模言語モデル(LLM)読解能力とバイオメディカル世界知識をスケーラブルで明確な方法で活用する高スループットなバイオメディカル関係抽出システムを開発する。
方法: 大規模言語モデルにおける関係抽出タスクを二項分類として定式化する。
具体的には、LCMは外部のコーパスとその世界知識に基づいて意思決定を行い、事実検証の判断の理由を与える。
本手法は, 主タイトルをテールエンティティとして指定し, コンテキストに明示的に組み込む半構造化 Web 記事に適合し, バイオメディカルシソーラスに基づいて潜在的ヘッドエンティティをマッチングする。
さらに、長い内容はテキストチャンクにスライスされ、埋め込みされ、追加の埋め込みモデルで検索される。
結果: オープンソースのLCMを用いて, 3つのバイオメディカルWebサイトから, 3つの異なる関係型の248659リレートレットを抽出した。
バイオメディカルな関係抽出に使用する基本パイプラインの有効性を評価するため,医用専門家がアノテートしたベンチマークデータセットをキュレートした。
評価の結果,パイプラインはGPT-4に匹敵する性能を示した。
半構造化ウェブ記事のバイオメディカルリレーション抽出の文脈において、現代LLMが直面する課題をさらに明らかにするケーススタディ。
結論: 提案手法は, LLMの強度を高出力バイオメディカルな関係抽出に活用する効果を実証した。
その適応性は明らかであり、多様な半構造化バイオメディカルウェブサイトにシームレスに拡張することができ、様々な種類のバイオメディカル関係の抽出を容易にする。
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