論文の概要: SciClaims: An End-to-End Generative System for Biomedical Claim Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18526v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 10:31:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 16:32:17.209047
• Title: SciClaims: An End-to-End Generative System for Biomedical Claim Analysis
• Title（参考訳）: SciClaims: バイオメディカルクレーム分析のためのエンドツーエンド生成システム
• Authors: Raúl Ortega, José Manuel Gómez-Pérez,
• Abstract要約: SciClaimsは最先端の大規模言語モデル(LLM)を利用した高度なシステムである。 科学的なクレーム分析プロセス全体をシームレスに統合します。 SciClaimsは、追加の微調整を必要とせず、クレーム抽出と検証の両方において、以前のアプローチより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.138120109831448
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Validating key claims in scientific literature, particularly in biomedical research, is essential for ensuring accuracy and advancing knowledge. This process is critical in sectors like the pharmaceutical industry, where rapid scientific progress requires automation and deep domain expertise. However, current solutions have significant limitations. They lack end-to-end pipelines encompassing all claim extraction, evidence retrieval, and verification steps; rely on complex NLP and information retrieval pipelines prone to multiple failure points; and often fail to provide clear, user-friendly justifications for claim verification outcomes. To address these challenges, we introduce SciClaims, an advanced system powered by state-of-the-art large language models (LLMs) that seamlessly integrates the entire scientific claim analysis process. SciClaims outperforms previous approaches in both claim extraction and verification without requiring additional fine-tuning, setting a new benchmark for automated scientific claim analysis.
• Abstract（参考訳）: 科学的文献、特に生物医学研究において重要な主張を検証することは、正確性を確保し、知識を前進させるのに不可欠である。 このプロセスは、迅速な科学的進歩が自動化と深いドメインの専門知識を必要とする製薬業界のような分野において重要である。 しかし、現在のソリューションには大きな制限がある。 これらのパイプラインには、すべてのクレーム抽出、エビデンス検索、検証ステップを含むエンドツーエンドのパイプラインが欠如しており、複雑なNLPと情報検索パイプラインを複数の障害ポイントに依存している。 これらの課題に対処するために、科学的なクレーム分析プロセス全体をシームレスに統合する、最先端の大規模言語モデル(LLM)を利用した高度なシステムであるSciClaimsを紹介する。 SciClaimsは、追加の微調整を必要とせず、クレーム抽出と検証の両方において従来のアプローチより優れており、自動化されたクレーム分析のための新しいベンチマークを設定している。

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