Fugu-MT 論文翻訳(概要): VANER: Leveraging Large Language Model for Versatile and Adaptive Biomedical Named Entity Recognition

論文の概要: VANER: Leveraging Large Language Model for Versatile and Adaptive Biomedical Named Entity Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17835v1
Date: Sat, 27 Apr 2024 09:00:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-30 19:01:27.421815
Title: VANER: Leveraging Large Language Model for Versatile and Adaptive Biomedical Named Entity Recognition
Title（参考訳）: VANER:Versatile and Adaptive Biomedical Named Entity Recognitionのための大規模言語モデルを活用する
Authors: Junyi Biana, Weiqi Zhai, Xiaodi Huang, Jiaxuan Zheng, Shanfeng Zhu,
Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は、様々な種類のエンティティを抽出できるモデルを訓練するために使用することができる。本稿では,オープンソースのLLM LLaMA2をバックボーンモデルとして利用し,異なるタイプのエンティティとデータセットを区別するための具体的な命令を設計する。我々のモデルVANERは、パラメータの小さな分割で訓練され、従来のLLMモデルよりも大幅に優れており、LLMをベースとしたモデルとして初めて、従来の最先端のBioNERシステムの大部分を上回りました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4923338594757674
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Prevalent solution for BioNER involves using representation learning techniques coupled with sequence labeling. However, such methods are inherently task-specific, demonstrate poor generalizability, and often require dedicated model for each dataset. To leverage the versatile capabilities of recently remarkable large language models (LLMs), several endeavors have explored generative approaches to entity extraction. Yet, these approaches often fall short of the effectiveness of previouly sequence labeling approaches. In this paper, we utilize the open-sourced LLM LLaMA2 as the backbone model, and design specific instructions to distinguish between different types of entities and datasets. By combining the LLM's understanding of instructions with sequence labeling techniques, we use mix of datasets to train a model capable of extracting various types of entities. Given that the backbone LLMs lacks specialized medical knowledge, we also integrate external entity knowledge bases and employ instruction tuning to compel the model to densely recognize carefully curated entities. Our model VANER, trained with a small partition of parameters, significantly outperforms previous LLMs-based models and, for the first time, as a model based on LLM, surpasses the majority of conventional state-of-the-art BioNER systems, achieving the highest F1 scores across three datasets.
Abstract（参考訳）: BioNERの一般的なソリューションは、シーケンスラベリングと組み合わせた表現学習技術の使用である。しかし、そのような手法は本来はタスク固有であり、一般化性に乏しく、データセットごとに専用のモデルを必要とすることが多い。近年の顕著な大規模言語モデル(LLM)の汎用性を活用するために、いくつかの試みがエンティティ抽出に対する生成的アプローチを探求している。しかし、これらのアプローチは、初期シーケンスラベリングアプローチの有効性に欠けることが多い。本稿では,オープンソースのLLM LLaMA2をバックボーンモデルとして利用し,異なるタイプのエンティティとデータセットを区別するための具体的な命令を設計する。 LLMの命令理解とシーケンスラベリング技術を組み合わせることで、さまざまなタイプのエンティティを抽出できるモデルをトレーニングするために、データセットの混合を使用する。バックボーンLSMには専門的な知識が欠けていることを踏まえ、外部のエンティティ知識ベースを統合し、モデルに厳密にキュレートされたエンティティを認識させる命令チューニングを採用する。我々のモデルVANERは、パラメータの小さな分割で訓練され、従来のLLMモデルよりも大幅に優れており、LLMをベースとしたモデルとして初めて、従来の最先端のBioNERシステムの大部分を超え、3つのデータセットで最高F1スコアを達成しています。

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