論文の概要: Entity Decomposition with Filtering: A Zero-Shot Clinical Named Entity Recognition Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04629v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 16:38:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 12:51:25.137797
• Title: Entity Decomposition with Filtering: A Zero-Shot Clinical Named Entity Recognition Framework
• Title（参考訳）: フィルタリングによるエンティティ分解:ゼロショット臨床名付きエンティティ認識フレームワーク
• Authors: Reza Averly, Xia Ning,
• Abstract要約: 臨床名付きエンティティ認識(NER)は、臨床物語の中の重要なエンティティを検索することを目的としている。 近年の研究では,大規模言語モデル (LLM) がこの課題において高い性能を達成できることが示されている。 本稿では,フィルタによるエンティティ分解という新しい枠組みにより,それらの改善を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5985204759362747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clinical named entity recognition (NER) aims to retrieve important entities within clinical narratives. Recent works have demonstrated that large language models (LLMs) can achieve strong performance in this task. While previous works focus on proprietary LLMs, we investigate how open NER LLMs, trained specifically for entity recognition, perform in clinical NER. In this paper, we aim to improve them through a novel framework, entity decomposition with filtering, or EDF. Our key idea is to decompose the entity recognition task into several retrievals of sub-entity types. We also introduce a filtering mechanism to remove incorrect entities. Our experimental results demonstrate the efficacy of our framework across all metrics, models, datasets, and entity types. Our analysis reveals that entity decomposition can recognize previously missed entities with substantial improvement. We further provide a comprehensive evaluation of our framework and an in-depth error analysis to pave future works.
• Abstract（参考訳）: 臨床名付きエンティティ認識(NER)は、臨床物語の中の重要なエンティティを検索することを目的としている。 近年の研究では,大規模言語モデル (LLM) がこの課題において高い性能を達成できることが示されている。 これまでの研究は独自LLMに焦点が当てられていたが,NERのオープンNER LLMが臨床NERでどのように機能するかを考察した。 本稿では、新しいフレームワーク、フィルタリングによるエンティティ分解(EDF)によってそれらを改善することを目的としている。 我々のキーとなるアイデアは、エンティティ認識タスクをいくつかのサブエンティティタイプの検索に分解することです。 また、不正なエンティティを削除するためのフィルタリング機構も導入する。 実験の結果、すべてのメトリクス、モデル、データセット、エンティティタイプでフレームワークの有効性を実証した。 分析の結果, 実体の分解により, 未発見の実体を認識でき, 大幅な改善が得られた。 さらに、我々のフレームワークの総合的な評価と、将来の研究を舗装するための詳細なエラー分析を提供する。

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