論文の概要: Iterative Tree Analysis for Medical Critics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10642v1
• Date: Sat, 18 Jan 2025 03:13:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:23:25.084626
• Title: Iterative Tree Analysis for Medical Critics
• Title（参考訳）: 医療評論家の反復木解析
• Authors: Zenan Huang, Mingwei Li, Zheng Zhou, Youxin Jiang,
• Abstract要約: 反復木解析(ITA)は、長い医学的テキストから暗黙の主張を抽出し、反復的で適応的な木のような推論プロセスを通じて各主張を検証するように設計されている。 以上の結果から,ITAは複雑な医療用テキスト検証タスクにおける事実不正確さを10%精度で検出する上で,従来手法よりも大幅に優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.617649111108429
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have been widely adopted across various domains, yet their application in the medical field poses unique challenges, particularly concerning the generation of hallucinations. Hallucinations in open-ended long medical text manifest as misleading critical claims, which are difficult to verify due to two reasons. First, critical claims are often deeply entangled within the text and cannot be extracted based solely on surface-level presentation. Second, verifying these claims is challenging because surface-level token-based retrieval often lacks precise or specific evidence, leaving the claims unverifiable without deeper mechanism-based analysis. In this paper, we introduce a novel method termed Iterative Tree Analysis (ITA) for medical critics. ITA is designed to extract implicit claims from long medical texts and verify each claim through an iterative and adaptive tree-like reasoning process. This process involves a combination of top-down task decomposition and bottom-up evidence consolidation, enabling precise verification of complex medical claims through detailed mechanism-level reasoning. Our extensive experiments demonstrate that ITA significantly outperforms previous methods in detecting factual inaccuracies in complex medical text verification tasks by 10%. Additionally, we will release a comprehensive test set to the public, aiming to foster further advancements in research within this domain.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で広く採用されているが、医学分野での応用は、特に幻覚の発生に関して、独特な課題を生んでいる。 オープンエンドのロングメディカルテキストの幻覚は、2つの理由から検証が難しい批判的主張を誤解させるものとして現れている。 第一に、批判的クレームはテキスト内に深く絡み合っており、表面レベルの表示のみに基づいて抽出することはできない。 第二に、これらの主張を検証することは難しい。なぜなら、表面レベルのトークンベースの検索は、しばしば正確な証拠や具体的な証拠を欠いているため、より深いメカニズムベースの分析なしには、主張を検証できないからだ。 本稿では,医療評論家を対象としたIterative Tree Analysis(ITA)という新しい手法を提案する。 ITAは、長い医療文書から暗黙の主張を抽出し、反復的で適応的なツリーのような推論プロセスを通じて、それぞれの主張を検証するように設計されている。 このプロセスにはトップダウンタスク分解とボトムアップエビデンスの統合が含まれており、詳細なメカニズムレベルの推論を通じて複雑な医療クレームの正確な検証を可能にする。 ITAは、複雑な医療用テキスト検証タスクにおける事実不正確さを10%の精度で検出する従来の手法よりも優れていることを示す。 さらに、この領域内での研究のさらなる進歩を促進することを目的として、包括的テストセットを一般向けに公開します。

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