論文の概要: LLMs in Biomedicine: A study on clinical Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07376v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 22:26:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 15:28:21.720460
• Title: LLMs in Biomedicine: A study on clinical Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: バイオメディシンにおけるLCM : 臨床名称のエンティティ認識に関する研究
• Authors: Masoud Monajatipoor, Jiaxin Yang, Joel Stremmel, Melika Emami, Fazlolah Mohaghegh, Mozhdeh Rouhsedaghat, Kai-Wei Chang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクにおいて顕著な汎用性を示すが、生医学における課題に直面する。 本稿では,医療分野におけるLCMの活用について,その性能向上戦略を探求して検討する。 提案手法は, ゼロショットクリニカルNERにおけるLDMのF1スコアを高めることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.71263594812782
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) demonstrate remarkable versatility in various NLP tasks but encounter distinct challenges in biomedicine due to medical language complexities and data scarcity. This paper investigates the application of LLMs in the medical domain by exploring strategies to enhance their performance for the Named-Entity Recognition (NER) task. Specifically, our study reveals the importance of meticulously designed prompts in biomedicine. Strategic selection of in-context examples yields a notable improvement, showcasing ~15-20\% increase in F1 score across all benchmark datasets for few-shot clinical NER. Additionally, our findings suggest that integrating external resources through prompting strategies can bridge the gap between general-purpose LLM proficiency and the specialized demands of medical NER. Leveraging a medical knowledge base, our proposed method inspired by Retrieval-Augmented Generation (RAG) can boost the F1 score of LLMs for zero-shot clinical NER. We will release the code upon publication.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクにおいて顕著な汎用性を示すが、医療言語の複雑さとデータ不足により、バイオメディシンにおいて異なる課題に直面する。 本稿では,NERタスクの性能向上戦略を探求し,医療分野におけるLCMの適用について検討する。 具体的には,バイオメディシンにおける精密に設計されたプロンプトの重要性を明らかにする。 コンテクスト内サンプルの戦略的選択は顕著な改善をもたらし、F1スコアの15～20パーセントが、数ショットの臨床NERのベンチマークデータセット全体にわたって増加していることを示している。 さらに,本研究は, 汎用LSM能力と医療NERの専門的要求とのギャップを埋めるために, プロンプト戦略による外部資源の統合が可能であることを示唆している。 医療知識ベースを活用することで,RAG(Retrieval-Augmented Generation)にインスパイアされた提案手法は,ゼロショット臨床NERのF1スコアを高めることができる。 私たちはそのコードを出版時に公開します。

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