論文の概要: Low-resource Information Extraction with the European Clinical Case Corpus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20568v1
- Date: Wed, 26 Mar 2025 14:07:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-27 13:20:57.459234
- Title: Low-resource Information Extraction with the European Clinical Case Corpus
- Title（参考訳）: 欧州クリニカルケースコーパスによる低リソース情報抽出
- Authors: Soumitra Ghosh, Begona Altuna, Saeed Farzi, Pietro Ferrazzi, Alberto Lavelli, Giulia Mezzanotte, Manuela Speranza, Bernardo Magnini,
- Abstract要約: 医療領域における多言語データセットであるE3C-3.0を提案する。
このデータセットには、5つの言語のネイティブテキストと、英語ソースから5つのターゲット言語に翻訳され投影されたテキストの両方が含まれている。
自動アノテーション投影を含む半自動的な手法が実装されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.747950273856823
- License:
- Abstract: We present E3C-3.0, a multilingual dataset in the medical domain, comprising clinical cases annotated with diseases and test-result relations. The dataset includes both native texts in five languages (English, French, Italian, Spanish and Basque) and texts translated and projected from the English source into five target languages (Greek, Italian, Polish, Slovak, and Slovenian). A semi-automatic approach has been implemented, including automatic annotation projection based on Large Language Models (LLMs) and human revision. We present several experiments showing that current state-of-the-art LLMs can benefit from being fine-tuned on the E3C-3.0 dataset. We also show that transfer learning in different languages is very effective, mitigating the scarcity of data. Finally, we compare performance both on native data and on projected data. We release the data at https://huggingface.co/collections/NLP-FBK/e3c-projected-676a7d6221608d60e4e9fd89 .
- Abstract（参考訳）: 医療領域における多言語データセットであるE3C-3.0について報告する。
このデータセットには5つの言語(英語、フランス語、イタリア語、スペイン語、バスク語)のネイティブテキストと、英語ソースから5つのターゲット言語(ギリシャ語、イタリア語、ポーランド語、スロバキア語、スロベニア語)に翻訳・投影されたテキストが含まれている。
LLM(Large Language Models)に基づく自動アノテーションプロジェクションやヒューマンリビジョンなど,半自動的な手法が実装されている。
本稿では,現在最先端のLCMがE3C-3.0データセットで微調整されていることの恩恵を享受できることを示す実験をいくつか提示する。
また、異なる言語での移動学習が非常に効果的であることを示し、データの不足を軽減している。
最後に、ネイティブデータと投影データの両方のパフォーマンスを比較します。
https://huggingface.co/collections/NLP-FBK/e3c-projected-676a7d6221608d60e4e9fd89 でデータを公開しています。
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