論文の概要: A Structure-aware Generative Model for Biomedical Event Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06583v5
- Date: Fri, 21 Feb 2025 00:45:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-24 17:07:26.749216
- Title: A Structure-aware Generative Model for Biomedical Event Extraction
- Title（参考訳）: 生体イベント抽出のための構造認識生成モデル
- Authors: Haohan Yuan, Siu Cheung Hui, Haopeng Zhang,
- Abstract要約: バイオメディカルイベント抽出のためのイベント構造認識生成モデルであるGenBEEを提案する。
我々は,提案したGenBEEモデルを,広く使用されている3つのBEEベンチマークデータセット上で評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.282854894433099
- License:
- 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 recent advancements in large language models (LLMs), generation-based models that cast event extraction as a sequence generation problem have attracted attention in the NLP research community. However, current generative models often overlook cross-instance information in complex event structures, such as nested and overlapping events, which constitute over 20% of events in benchmark datasets. In this paper, we propose GenBEE, an event structure-aware generative model that captures complex event structures in biomedical text for biomedical event extraction. GenBEE constructs event prompts that distill knowledge from LLMs to incorporate both label semantics and argument dependency relationships. In addition, GenBEE generates prefixes with event structural prompts to incorporate structural features to improve the model's overall performance. We have evaluated the proposed GenBEE model on three widely used BEE 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中の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)の発展に伴い,イベント抽出をシーケンス生成問題とする生成モデルがNLP研究コミュニティで注目を集めている。
しかしながら、現在の生成モデルは、ネストや重複イベントなどの複雑なイベント構造におけるクロスインスタンス情報を見落とし、ベンチマークデータセットにおけるイベントの20%以上を構成していることが多い。
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であるGenBEEを提案する。
GenBEEは、ラベルセマンティクスと引数依存性の関係の両方を組み込むために、LLMから知識を抽出するイベントプロンプトを構成する。
さらに、GenBEEは、モデル全体のパフォーマンスを改善するために構造的特徴を組み込む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。
我々は,提案したGenBEEモデルをMLEE,GE11,PHEEという,広く使用されている3つのBEEベンチマークデータセット上で評価した。
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。
関連論文リスト
- GENERator: A Long-Context Generative Genomic Foundation Model [66.46537421135996]
本研究では,98k塩基対 (bp) と1.2Bパラメータからなるゲノム基盤モデルを提案する。
このモデルは分子生物学の中心的なドグマに固執し、タンパク質のコード配列を正確に生成する。
また、特にプロモーター配列の即応的な生成を通じて、シーケンス最適化において大きな可能性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-11T05:39:49Z) - Combining Domain-Specific Models and LLMs for Automated Disease Phenotyping from Survey Data [0.0]
本研究では,ドメイン固有モデルであるBERN2と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせることにより,調査データから自動表現性を高める可能性について検討した。
我々は ORIGINS 調査データから,エンティティ認識と正規化モデルであるBERN2 を用いて情報抽出を行った。
BERN2は疾患の言及を抽出・正規化する上で高い性能を示し、特にFew Shot InferenceとRAGオーケストレーションとのLLMの統合により精度が向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-28T02:55:03Z) - Document-level Causal Relation Extraction with Knowledge-guided Binary Question Answering [13.835512118463164]
イベント因果関係抽出(英: Event-Event Causal Relation extract, ECRE)は、自然言語テキストにおけるイベント参照間の因果関係の識別と分類を目的としている。
ECREに関する既存の研究は、文書レベルのモデリングと因果幻覚の欠如を含む2つの重要な課題を強調している。
イベント構造構築と2段階質問解答の2段階からなるイベント構造を持つ知識誘導二元質問解答法(KnowQA)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-07T05:07:48Z) - GenBench: A Benchmarking Suite for Systematic Evaluation of Genomic Foundation Models [56.63218531256961]
我々はGenomic Foundation Modelsの有効性を評価するためのベンチマークスイートであるGenBenchを紹介する。
GenBenchはモジュラーで拡張可能なフレームワークを提供し、様々な最先端の方法論をカプセル化している。
本稿では,タスク固有性能におけるモデルアーキテクチャとデータセット特性の相互作用のニュアンス解析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-01T08:01:05Z) - Distilling Event Sequence Knowledge From Large Language Models [17.105913216452738]
イベントシーケンスモデルは、イベントの分析と予測に非常に効果的であることが判明した。
我々は大規模言語モデルを用いて、確率的イベントモデル構築に効果的に使用できるイベントシーケンスを生成する。
提案手法は,入力KGの知識ギャップを埋めて,高品質なイベントシーケンスを生成することができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-14T09:34:42Z) - PathLDM: Text conditioned Latent Diffusion Model for Histopathology [62.970593674481414]
そこで我々は,高品質な病理像を生成するためのテキスト条件付き遅延拡散モデルPathLDMを紹介した。
提案手法は画像とテキストデータを融合して生成プロセスを強化する。
我々は,TCGA-BRCAデータセット上でのテキスト・ツー・イメージ生成において,SoTA FIDスコア7.64を達成し,FID30.1と最も近いテキスト・コンディショナブル・コンペティタを著しく上回った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-01T22:08:32Z) - AMPERE: AMR-Aware Prefix for Generation-Based Event Argument Extraction
Model [38.390078345679214]
イベント引数抽出(EAE)は、あるイベントに対するイベント引数とその特定の役割を特定する。
世代ベースAEモデルの最近の進歩は、分類ベースモデルよりも優れた性能と一般化性を示している。
生成モデルのすべての層に対してAMR対応プレフィックスを生成するAMPEREを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T08:38:25Z) - SPEECH: Structured Prediction with Energy-Based Event-Centric
Hyperspheres [60.79901400258962]
イベント中心の構造化予測では、イベントの構造化出力を予測する。
エネルギーベースイベント中心超球面(SPEECH)を用いた構造予測を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T02:28:09Z) - GENEVA: Benchmarking Generalizability for Event Argument Extraction with
Hundreds of Event Types and Argument Roles [77.05288144035056]
Event Argument extract (EAE)は、新しいイベントやドメインに対応するためのモデルの一般化性の改善に重点を置いている。
ACEやEREといった標準的なベンチマークデータセットは、40のイベントタイプと25のエンティティ中心の引数ロールをカバーする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-25T05:46:28Z) - Event Data Association via Robust Model Fitting for Event-based Object Tracking [66.05728523166755]
本稿では,イベントアソシエーションと融合問題に明示的に対処する新しいイベントデータアソシエーション(EDA)手法を提案する。
提案するEDAは、統合データアソシエーションと情報融合を行うために、イベントデータに最も適したイベントトラジェクトリを求める。
実験結果から,高速,運動のぼやけ,高ダイナミックレンジ条件といった難易度シナリオ下でのEDAの有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-25T13:56:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。