論文の概要: Empowering Meta-Analysis: Leveraging Large Language Models for Scientific Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10878v1
• Date: Sat, 16 Nov 2024 20:18:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:36:07.866494
• Title: Empowering Meta-Analysis: Leveraging Large Language Models for Scientific Synthesis
• Title（参考訳）: メタアナリシスの強化:科学合成のための大規模言語モデルを活用する
• Authors: Jawad Ibn Ahad, Rafeed Mohammad Sultan, Abraham Kaikobad, Fuad Rahman, Mohammad Ruhul Amin, Nabeel Mohammed, Shafin Rahman,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いた科学文献におけるメタアナリシスの自動化について検討する。 ビッグデータ処理と構造化データ抽出の課題に対処するため,LLMを広範囲の科学的データセットに微調整する新たなアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.059964549363294
• License:
• Abstract: This study investigates the automation of meta-analysis in scientific documents using large language models (LLMs). Meta-analysis is a robust statistical method that synthesizes the findings of multiple studies support articles to provide a comprehensive understanding. We know that a meta-article provides a structured analysis of several articles. However, conducting meta-analysis by hand is labor-intensive, time-consuming, and susceptible to human error, highlighting the need for automated pipelines to streamline the process. Our research introduces a novel approach that fine-tunes the LLM on extensive scientific datasets to address challenges in big data handling and structured data extraction. We automate and optimize the meta-analysis process by integrating Retrieval Augmented Generation (RAG). Tailored through prompt engineering and a new loss metric, Inverse Cosine Distance (ICD), designed for fine-tuning on large contextual datasets, LLMs efficiently generate structured meta-analysis content. Human evaluation then assesses relevance and provides information on model performance in key metrics. This research demonstrates that fine-tuned models outperform non-fine-tuned models, with fine-tuned LLMs generating 87.6% relevant meta-analysis abstracts. The relevance of the context, based on human evaluation, shows a reduction in irrelevancy from 4.56% to 1.9%. These experiments were conducted in a low-resource environment, highlighting the study's contribution to enhancing the efficiency and reliability of meta-analysis automation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いた科学文献におけるメタアナリシスの自動化について検討した。 メタアナリシス(Meta-analysis)は、複数の研究支援論文の発見を総合的な理解のために合成する頑健な統計手法である。 メタアーティクルは、いくつかの記事の構造化された分析を提供する。 しかしながら、手作業によるメタアナリシスの実行は、労働集約的で、時間がかかり、ヒューマンエラーの影響を受けやすいため、プロセスを合理化するための自動化パイプラインの必要性が強調されている。 ビッグデータ処理と構造化データ抽出の課題に対処するため,LLMを広範囲の科学的データセットに微調整する新たなアプローチを提案する。 本稿では, メタアナリシスプロセスの自動化と最適化を, Retrieval Augmented Generation (RAG) の統合により行う。 プロンプトエンジニアリングと新たなロスメトリックであるInverse Cosine Distance (ICD)を通じて、大きなコンテキストデータセットの微調整用に設計されたLLMは、構造化メタ分析コンテンツを効率的に生成する。 人間の評価は関連性を評価し、主要なメトリクスでモデルパフォーマンスに関する情報を提供する。 本研究は、微調整モデルが非微調整モデルより優れており、微調整LPMは87.6%の関連メタ分析抽象化を生成することを示した。 人間の評価に基づく文脈の関連性は、無関係が4.56%から1.9%に減少していることを示している。 これらの実験は低リソース環境で行われ、メタ分析自動化の効率性と信頼性向上への研究の貢献を強調した。

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