論文の概要: Low-resource classification of mobility functioning information in
clinical sentences using large language models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10202v1
- Date: Fri, 15 Dec 2023 20:59:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-19 18:02:10.351547
- Title: Low-resource classification of mobility functioning information in
clinical sentences using large language models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた臨床文章における移動機能情報の低リソース分類
- Authors: Tuan Dung Le, Thanh Duong, Thanh Thieu
- Abstract要約: 本研究は,臨床ノートから機能的情報の存在を正確に識別する,公開可能な大規模言語モデル(LLM)の能力を評価するものである。
我々は,n2c2臨床ノートから算出したモビリティNERデータセットから,1000文のバランスの取れたバイナリ分類データセットを収集した。
- 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: Objective: Function is increasingly recognized as an important indicator of
whole-person health. This study evaluates the ability of publicly available
large language models (LLMs) to accurately identify the presence of functioning
information from clinical notes. We explore various strategies to improve the
performance on this task. Materials and Methods: We collect a balanced binary
classification dataset of 1000 sentences from the Mobility NER dataset, which
was curated from n2c2 clinical notes. For evaluation, we construct zero-shot
and few-shot prompts to query the LLMs whether a given sentence contains
mobility functioning information. Two sampling techniques, random sampling and
k-nearest neighbor (kNN)-based sampling, are used to select the few-shot
examples. Furthermore, we apply a parameter-efficient prompt-based fine-tuning
method to the LLMs and evaluate their performance under various training
settings. Results: Flan-T5-xxl outperforms all other models in both zero-shot
and few-shot settings, achieving a F1 score of 0.865 with a single
demonstrative example selected by kNN sampling. In prompt-based fine-tuning
experiments, this foundation model also demonstrates superior performance
across all low-resource settings, particularly achieving an impressive F1 score
of 0.922 using the full training dataset. The smaller model, Flan-T5-xl,
requires fine-tuning with only 2.3M additional parameters to achieve comparable
performance to the fully fine-tuned Gatortron-base model, both surpassing 0.9
F1 score. Conclusion: Open-source instruction-tuned LLMs demonstrate impressive
in-context learning capability in the mobility functioning classification task.
The performance of these models can be further improved by continuing
fine-tuning on a task-specific dataset.
- Abstract（参考訳）: 目的: 機能は、個人全体の健康の重要な指標として、ますます認識される。
本研究は, 臨床ノートから機能的情報の存在を正確に識別する大規模言語モデル(llm)の可能性を評価する。
このタスクのパフォーマンスを改善するための様々な戦略を探求する。
資料と方法:モビリティnerデータセットから1000文のバランスのとれたバイナリ分類データセットを収集し,n2c2臨床ノートから収集した。
評価のために、ゼロショットと少数ショットプロンプトを構築し、与えられた文が移動機能情報を含むかどうかをllmに問い合わせる。
2つのサンプリングテクニック、ランダムサンプリングとk-nearest neighbor(knn)ベースのサンプリングを使用して、サンプルを選択できる。
さらに、パラメータ効率のよいプロンプトベースの微調整手法をLLMに適用し、様々なトレーニング環境下での性能評価を行う。
結果: Flan-T5-xxlはゼロショットと少数ショットの両方で他のモデルよりも優れており、kNNサンプリングによって選択された単一の実証例でF1スコアが0.865である。
プロンプトベースの微調整実験では、このファウンデーションモデルは、すべての低リソース設定に対して優れたパフォーマンスを示し、特にフルトレーニングデータセットを使用して、0.922の印象的なF1スコアを達成する。
より小型のモデルであるFlan-T5-xlは2.3Mの追加パラメータのみを微調整し、完全に微調整されたゲータトロンベースモデルに匹敵する性能を得る。
結論: オープンソースの命令調整型LLMは,移動機能分類タスクにおいて,コンテキスト内学習能力に優れていた。
これらのモデルの性能は、タスク固有のデータセットの微調整を継続することでさらに改善することができる。
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