論文の概要: Intent Detection and Entity Extraction from BioMedical Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03598v1
• Date: Thu, 4 Apr 2024 17:09:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 14:02:35.701631
• Title: Intent Detection and Entity Extraction from BioMedical Literature
• Title（参考訳）: 医学文献からのインテント検出とエンティティ抽出
• Authors: Ankan Mullick, Mukur Gupta, Pawan Goyal,
• Abstract要約: 言語モデル(LLM)は、汎用知性を達成するための努力によって動機付けられ、タスクやドメイン固有の自然言語理解アプローチを置き換える効果は疑問視されている。 スーパーバイザード・ファイン・チューン(Supervised Fine Tuned)アプローチは, 汎用LLMよりも有用であり, 有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.52164637112797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biomedical queries have become increasingly prevalent in web searches, reflecting the growing interest in accessing biomedical literature. Despite recent research on large-language models (LLMs) motivated by endeavours to attain generalized intelligence, their efficacy in replacing task and domain-specific natural language understanding approaches remains questionable. In this paper, we address this question by conducting a comprehensive empirical evaluation of intent detection and named entity recognition (NER) tasks from biomedical text. We show that Supervised Fine Tuned approaches are still relevant and more effective than general-purpose LLMs. Biomedical transformer models such as PubMedBERT can surpass ChatGPT on NER task with only 5 supervised examples.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカルクエリは、Web検索においてますます普及し、バイオメディカル文献へのアクセスに対する関心が高まりつつあることを反映している。 近年の大規模言語モデル(LLM)の研究は、一般化された知性を達成するための努力によって動機付けられているが、タスクやドメイン固有の自然言語理解アプローチを置き換える効果は疑問視されている。 本稿では,バイオメディカルテキストから意図検出と名前付きエンティティ認識(NER)タスクを包括的に評価することにより,この問題に対処する。 スーパーバイザード・ファイン・チューン(Supervised Fine Tuned)アプローチは, 汎用LLMよりも有用であり, 有効であることを示す。 PubMedBERTのようなバイオメディカルトランスフォーマーモデルは、NERタスクでChatGPTを超えることができる。

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