論文の概要: Entangled Relations: Leveraging NLI and Meta-analysis to Enhance Biomedical Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00226v1
• Date: Fri, 31 May 2024 23:05:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 08:04:10.398490
• Title: Entangled Relations: Leveraging NLI and Meta-analysis to Enhance Biomedical Relation Extraction
• Title（参考訳）: 絡み合った関係:NLIとメタアナリシスを活用して生医学的関係抽出を促進する
• Authors: William Hogan, Jingbo Shang,
• Abstract要約: そこで我々は,NLIの原理を応用し,関係抽出を強化したMetaEntail-REを提案する。 我々のアプローチは、関係クラスをクラス指示仮説に言語化することで過去の研究に追従する。 実験の結果,MetaEntail-REはバイオメディカルドメインと一般ドメインの両方で性能向上を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.320291731292286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent research efforts have explored the potential of leveraging natural language inference (NLI) techniques to enhance relation extraction (RE). In this vein, we introduce MetaEntail-RE, a novel adaptation method that harnesses NLI principles to enhance RE performance. Our approach follows past works by verbalizing relation classes into class-indicative hypotheses, aligning a traditionally multi-class classification task to one of textual entailment. We introduce three key enhancements: (1) Instead of labeling non-entailed premise-hypothesis pairs with the uninformative "neutral" entailment label, we introduce meta-class analysis, which provides additional context by analyzing overarching meta relationships between classes when assigning entailment labels; (2) Feasible hypothesis filtering, which removes unlikely hypotheses from consideration based on pairs of entity types; and (3) Group-based prediction selection, which further improves performance by selecting highly confident predictions. MetaEntail-RE is conceptually simple and empirically powerful, yielding significant improvements over conventional relation extraction techniques and other NLI formulations. Our experimental results underscore the versatility of MetaEntail-RE, demonstrating performance gains across both biomedical and general domains.
• Abstract（参考訳）: 近年,関係抽出(RE)を強化するために自然言語推論(NLI)技術を活用する可能性を探っている。 本稿では,NLIの原理を応用してRE性能を向上させる新しい適応手法であるMetaEntail-REを紹介する。 我々のアプローチは,従来の多クラス分類タスクをテキスト・エンテーメントの1つに整合させて,関係クラスをクラス指示仮説に言語化することで過去の研究に追随する。 我々は,(1)非包括的前提-仮説ペアと非形式的「中立的」包括ラベルをラベル付けする代わりに,包括ラベルを割り当てる際のクラス間のメタ関係を包括的に解析するメタクラス分析,(2)仮説フィルタリング,(3)グループベースの予測選択,の3つの重要な拡張を紹介した。 MetaEntail-REは概念的にはシンプルで経験的に強力であり、従来の関係抽出技術や他のNLIの定式化よりも大幅に改善されている。 実験の結果,MetaEntail-REはバイオメディカルドメインと一般ドメインの両方で性能向上を示した。

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