論文の概要: AutoMIR: Effective Zero-Shot Medical Information Retrieval without Relevance Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20050v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 02:53:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:21:35.290449
• Title: AutoMIR: Effective Zero-Shot Medical Information Retrieval without Relevance Labels
• Title（参考訳）: AutoMIR: 関連ラベルのない効果的なゼロショット医療情報検索
• Authors: Lei Li, Xiangxu Zhang, Xiao Zhou, Zheng Liu,
• Abstract要約: 本稿では,自己学習仮説文書埋め込み (SL-HyDE) という新しい手法を導入し,この問題に対処する。 SL-HyDEは、与えられたクエリに基づいて仮説文書を生成するために、大きな言語モデル(LLM)をジェネレータとして利用する。 実世界の医療シナリオを基盤とした総合的な評価フレームワークとして,中国医療情報検索ベンチマーク(CMIRB)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.90354530235266
• License:
• Abstract: Medical information retrieval (MIR) is essential for retrieving relevant medical knowledge from diverse sources, including electronic health records, scientific literature, and medical databases. However, achieving effective zero-shot dense retrieval in the medical domain poses substantial challenges due to the lack of relevance-labeled data. In this paper, we introduce a novel approach called Self-Learning Hypothetical Document Embeddings (SL-HyDE) to tackle this issue. SL-HyDE leverages large language models (LLMs) as generators to generate hypothetical documents based on a given query. These generated documents encapsulate key medical context, guiding a dense retriever in identifying the most relevant documents. The self-learning framework progressively refines both pseudo-document generation and retrieval, utilizing unlabeled medical corpora without requiring any relevance-labeled data. Additionally, we present the Chinese Medical Information Retrieval Benchmark (CMIRB), a comprehensive evaluation framework grounded in real-world medical scenarios, encompassing five tasks and ten datasets. By benchmarking ten models on CMIRB, we establish a rigorous standard for evaluating medical information retrieval systems. Experimental results demonstrate that SL-HyDE significantly surpasses existing methods in retrieval accuracy while showcasing strong generalization and scalability across various LLM and retriever configurations. CMIRB data and evaluation code are publicly available at: https://github.com/CMIRB-benchmark/CMIRB.
• Abstract（参考訳）: 医療情報検索(MIR)は、電子的な健康記録、科学文献、医療データベースなど、様々な情報源から関連する医療情報を取得するために不可欠である。 しかし, 医療領域におけるゼロショット高密度検索を効果的に行うには, 関連ラベルデータがないため, 重大な課題が生じる。 本稿では,自己学習型仮説文書埋め込み (SL-HyDE) という新しい手法を導入し,この問題に対処する。 SL-HyDEは、与えられたクエリに基づいて仮説文書を生成するために、大きな言語モデル(LLM)をジェネレータとして利用する。 これらの生成された文書は、重要な医療コンテキストをカプセル化し、最も関連性の高い文書を特定するために、密集したレトリバーを導く。 自己学習フレームワークは、関連付けされたデータを必要としない未ラベルの医療コーパスを利用して、擬似文書生成と検索の両方を段階的に洗練する。 さらに,5つのタスクと10のデータセットを含む実世界の医療シナリオを基盤とした総合的な評価フレームワークとして,中国医療情報検索ベンチマーク(CMIRB)を提案する。 CMIRB上で10のモデルをベンチマークすることで、医療情報検索システムを評価するための厳格な基準を確立する。 実験の結果,SL-HyDE は検索精度において既存の手法をはるかに上回り,様々な LLM およびレトリバー構成に対して高い一般化と拡張性を示した。 CMIRBのデータと評価コードは、https://github.com/CMIRB-benchmark/CMIRBで公開されている。

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