論文の概要: An Event Structure-aware Generative Model for Biomedical Event Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06583v3
- Date: Thu, 15 Aug 2024 15:24:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 12:40:10.717831
- 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: 本稿では,複雑なイベント構造をバイオメディカルテキストで捉えるために,GenBEEと呼ばれるイベント構造認識生成モデルを提案する。
我々は3つのバイオメディカルイベント抽出ベンチマークを用いて提案したGenBEEモデルを評価した。
- 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. BEE has traditionally been formulated as a classification problem. With the recent technological advancements in large language models (LLMs), generation-based models that cast event extraction as a sequence generation problem have attracted much attention from the NLP research communities. However, current generative models often overlook the importance of cross-instance information from complex event structures such as nested events and overlapping events, which contribute quite significantly in the benchmark datasets. In this paper, we propose an event structure-aware generative model called GenBEE, which can capture complex event structures in biomedical text for biomedical event extraction. In particular, GenBEE constructs event prompts that distill knowledge from LLMs for incorporating both label semantics and argument dependency relationships into the proposed model. In addition, GenBEE also generates prefixes with event structural prompts to incorporate structural features for improving the model's overall performance. We have evaluated the proposed GenBEE model on three widely used biomedical event extraction benchmark datasets, namely MLEE, GE11, and PHEE. Experimental results show that GenBEE has achieved state-of-the-art performance on the MLEE and GE11 datasets, and achieved competitive results when compared to the state-of-the-art classification-based models on the PHEE dataset.
- 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。
BEEは伝統的に分類問題として定式化されてきた。
近年の大規模言語モデル (LLM) の技術進歩により, イベント抽出をシーケンス生成問題として捉えた生成モデルが, NLP研究コミュニティから注目を集めている。
しかしながら、現在の生成モデルは、ネストイベントや重複イベントのような複雑なイベント構造からのクロスインスタンス情報の重要性をしばしば見落とし、ベンチマークデータセットに大きく貢献する。
本稿では,生物医学的イベント抽出のためのバイオメディカルテキスト中の複雑なイベント構造をキャプチャするイベント構造認識生成モデルGenBEEを提案する。
特に、GenBEEは、ラベルの意味論と引数依存性の関係の両方をモデルに組み込むため、LLMから知識を抽出するイベントプロンプトを構築している。
さらに、GenBEEは、モデル全体のパフォーマンスを改善する構造的特徴を組み込むために、イベント構造的プロンプトを持つプレフィックスを生成する。
提案したGenBEEモデルについて,MLEE,GE11,PHEEの3つのバイオメディカルイベント抽出ベンチマークを用いて評価を行った。
実験の結果、GenBEEはMLEEおよびGE11データセットで最先端のパフォーマンスを達成し、PHEEデータセットの最先端分類ベースモデルと比較して競争力のある結果を得た。
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