Fugu-MT 論文翻訳(概要): Biomedical Nested NER with Large Language Model and UMLS Heuristics

論文の概要: Biomedical Nested NER with Large Language Model and UMLS Heuristics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05480v1
Date: Sun, 7 Jul 2024 19:37:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 17:39:22.154985
Title: Biomedical Nested NER with Large Language Model and UMLS Heuristics
Title（参考訳）: 大規模言語モデルとUMLSヒューリスティックスを用いたバイオメディカルネストNER
Authors: Wenxin Zhou,
Abstract要約: そこで本研究では,生物医学的テキストから8種類のネスト名のエンティティを抽出するシステムを提案する。本システムでは,BioNNE検証セットで0.39点,試験セットで0.348点を得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2691047660244337
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we present our system for the BioNNE English track, which aims to extract 8 types of biomedical nested named entities from biomedical text. We use a large language model (Mixtral 8x7B instruct) and ScispaCy NER model to identify entities in an article and build custom heuristics based on unified medical language system (UMLS) semantic types to categorize the entities. We discuss the results and limitations of our system and propose future improvements. Our system achieved an F1 score of 0.39 on the BioNNE validation set and 0.348 on the test set.
Abstract（参考訳）: 本稿では,バイオメディカルテキストから8種類の生物医学的ネストを抽出することを目的としたBioNNEイングリッシュトラックシステムを提案する。我々は,Mixtral 8x7Bインストラクション(Mixtral 8x7Bインストラクション)とScispaCy NERモデルを用いて,記事内のエンティティを識別し,UMLSセマンティックタイプに基づいたカスタムヒューリスティックを構築し,エンティティを分類する。我々は,システムの結果と限界について議論し,今後の改善を提案する。本システムでは,BioNNE検証セットで0.39点,試験セットで0.348点を得た。

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