Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Event Structure-aware Generative Model for Biomedical Event Extraction

論文の概要: An Event Structure-aware Generative Model for Biomedical Event Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06583v2
Date: Wed, 14 Aug 2024 15:44:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-15 12:12:37.725488
Title: An Event Structure-aware Generative Model for Biomedical Event Extraction
Title（参考訳）: 生体イベント抽出のためのイベント構造認識生成モデル
Authors: Haohan Yuan, Siu Cheung Hui, Haopeng Zhang,
Abstract要約: GenBEEは、バイオメディカルイベント抽出のための構造対応プレフィックスで強化された生成モデルである。大型言語モデル(LLM)から抽出した知識を活用するイベントプロンプトを構築する。 3つのベンチマークデータセットの実験では、GenBEEの有効性が示されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.282854894433099
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Biomedical Event Extraction (BEE) is a challenging task that involves modeling complex relationships between fine-grained entities in biomedical text. Most existing BEE models rely on classification methods that ignore label semantics and argument dependencies in the data. Although generative models that use prompts are increasingly being used for event extraction, they face two main challenges: creating effective prompts for the biomedical domain and dealing with events with complex structures in the text. To address these limitations, we propose GenBEE, a generative model enhanced with structure-aware prefixes for biomedical event extraction. GenBEE constructs event prompts that leverage knowledge distilled from large language models (LLMs), thereby incorporating both label semantics and argument dependency relationships. Additionally, GenBEE introduces a structural prefix learning module that generates structure-aware prefixes with structural prompts, enriching the generation process with structural features. Extensive experiments on three benchmark datasets demonstrate the effectiveness of GenBEE and it achieves state-of-the-art performance on the MLEE and GE11 datasets. Moreover, our analysis shows that the structural prefixes effectively bridge the gap between structural prompts and the representation space of generative models, enabling better integration of event structural information.
Abstract（参考訳）: バイオメディカルイベント抽出(BEE)は、バイオメディカルテキストにおける微細な実体間の複雑な関係をモデル化する難しいタスクである。既存のBEEモデルは、データ内のラベルのセマンティクスや引数の依存関係を無視した分類方法に依存しています。プロンプトを用いた生成モデルは、イベント抽出にますます使われているが、バイオメディカルドメインの効果的なプロンプトの作成と、テキスト内の複雑な構造を持つイベントの処理という、2つの大きな課題に直面している。これらの制約に対処するため, バイオメディカルイベント抽出のための構造認識プレフィックスを付加した生成モデルGenBEEを提案する。 GenBEEは、大きな言語モデル(LLM)から抽出された知識を活用するイベントプロンプトを構築し、ラベルの意味論と引数依存関係の両方を組み込む。さらに、GenBEEは構造的なプロンプトを持つ構造的なプレフィックスを生成する構造的なプレフィックス学習モジュールを導入し、構造的な特徴を持つ生成プロセスを強化した。 3つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、GenBEEの有効性を示し、MLEEとGE11データセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。さらに, 構造的プレフィックスは, 構造的プロンプトと生成モデルの表現空間とのギャップを効果的に橋渡しし, イベント構造情報のより良い統合を可能にすることを示す。

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