論文の概要: Mining for Species, Locations, Habitats, and Ecosystems from Scientific Papers in Invasion Biology: A Large-Scale Exploratory Study with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18287v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 11:55:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:12:54.117990
• Title: Mining for Species, Locations, Habitats, and Ecosystems from Scientific Papers in Invasion Biology: A Large-Scale Exploratory Study with Large Language Models
• Title（参考訳）: 侵入生物学における科学論文からの種・場所・生息地・生態系のマイニング:大規模言語モデルを用いた大規模探索研究
• Authors: Jennifer D'Souza, Zachary Laubach, Tarek Al Mustafa, Sina Zarrieß, Robert Frühstückl, Phyllis Illari,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の機能を利用して,侵略生物学の文献から重要な生態要素を抽出する。 具体的には、種名、生息地、生息地、生態系を抽出することに焦点を当て、種の普及を理解する上で重要な情報である。 この研究は、研究者や実践者が生物学的侵略を理解し、管理するのに役立つ、より高度で自動化された知識抽出ツールの基盤となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.364723262453785
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• Abstract: This paper presents an exploratory study that harnesses the capabilities of large language models (LLMs) to mine key ecological entities from invasion biology literature. Specifically, we focus on extracting species names, their locations, associated habitats, and ecosystems, information that is critical for understanding species spread, predicting future invasions, and informing conservation efforts. Traditional text mining approaches often struggle with the complexity of ecological terminology and the subtle linguistic patterns found in these texts. By applying general-purpose LLMs without domain-specific fine-tuning, we uncover both the promise and limitations of using these models for ecological entity extraction. In doing so, this study lays the groundwork for more advanced, automated knowledge extraction tools that can aid researchers and practitioners in understanding and managing biological invasions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の能力を利用して,侵略生物学の文献から重要な生態要素を抽出する探索的研究について述べる。 具体的には、種名、生息地、生息地、生態系の抽出、種が広がることを理解する上で重要な情報、将来の侵入を予測すること、保全活動を伝えることに焦点を当てる。 伝統的なテキストマイニングのアプローチは、生態学用語の複雑さとこれらのテキストに見られる微妙な言語パターンにしばしば苦労する。 汎用LLMをドメイン固有の微調整なしで適用することにより,これらのモデルを用いた生態的実体抽出の可能性と限界を明らかにする。 そこで本研究では,より高度な自動知識抽出ツールの基盤を築き,研究者や実践者が生物学的侵略を理解し,管理することを支援する。

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