論文の概要: A Simplified Retriever to Improve Accuracy of Phenotype Normalizations by Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13744v1
• Date: Wed, 11 Sep 2024 00:16:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 05:24:17.952325
• Title: A Simplified Retriever to Improve Accuracy of Phenotype Normalizations by Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる現象型正規化の精度向上のための簡易検索手法
• Authors: Daniel B. Hier, Thanh Son Do, Tayo Obafemi-Ajayi,
• Abstract要約: 本稿では,Human Phenotype Ontology (HPO) を検索することで,大規模言語モデル(LLM)の精度を向上させる簡易検索手法を提案する。 本研究では,最先端LCMの正規化精度が62.3%から90.3%に向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown improved accuracy in phenotype term normalization tasks when augmented with retrievers that suggest candidate normalizations based on term definitions. In this work, we introduce a simplified retriever that enhances LLM accuracy by searching the Human Phenotype Ontology (HPO) for candidate matches using contextual word embeddings from BioBERT without the need for explicit term definitions. Testing this method on terms derived from the clinical synopses of Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM), we demonstrate that the normalization accuracy of a state-of-the-art LLM increases from a baseline of 62.3% without augmentation to 90.3% with retriever augmentation. This approach is potentially generalizable to other biomedical term normalization tasks and offers an efficient alternative to more complex retrieval methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は, 項定義に基づく候補正規化を提案する検索器を組み込んだ場合, 表現型用語正規化タスクにおいて, 精度が向上している。 本研究では,Human Phenotype Ontology (HPO) を明示的な用語定義を必要とせずに,BioBERT の文脈単語埋め込みを用いて検索することにより,LLMの精度を向上させる簡易検索手法を提案する。 OMIM(Online Mendelian Inheritance in Man, オンライン・メンデル・インジェクタンス・イン・マン)から得られた用語を用いて, 本手法を検証したところ, 最先端LLMの正規化精度が62.3%から90.3%に上昇することが示された。 このアプローチは他の生物医学用語の正規化タスクに一般化できる可能性があり、より複雑な検索方法に代わる効率的な代替手段を提供する。

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