論文の概要: MA-COIR: Leveraging Semantic Search Index and Generative Models for Ontology-Driven Biomedical Concept Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12964v1
• Date: Mon, 19 May 2025 11:00:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.545476
• Title: MA-COIR: Leveraging Semantic Search Index and Generative Models for Ontology-Driven Biomedical Concept Recognition
• Title（参考訳）: MA-COIR:オントロジー駆動型生体医学概念認識のためのセマンティック検索指標と生成モデル
• Authors: Shanshan Liu, Noriki Nishida, Rumana Ferdous Munne, Narumi Tokunaga, Yuki Yamagata, Kouji Kozaki, Yuji Matsumoto,
• Abstract要約: 我々は,概念認識を索引付け認識タスクとして再構成するフレームワークであるMA-COIRを紹介する。 セマンティック検索インデックス(ssID)を概念に割り当てることで、MA-COIRはオントロジーエントリの曖昧さを解消し、認識効率を高める。 本研究は,MA-COIRが言及レベルのアノテーションを必要とせず,明示的概念と暗黙的概念の両方を認識する上での有効性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.635416307171035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recognizing biomedical concepts in the text is vital for ontology refinement, knowledge graph construction, and concept relationship discovery. However, traditional concept recognition methods, relying on explicit mention identification, often fail to capture complex concepts not explicitly stated in the text. To overcome this limitation, we introduce MA-COIR, a framework that reformulates concept recognition as an indexing-recognition task. By assigning semantic search indexes (ssIDs) to concepts, MA-COIR resolves ambiguities in ontology entries and enhances recognition efficiency. Using a pretrained BART-based model fine-tuned on small datasets, our approach reduces computational requirements to facilitate adoption by domain experts. Furthermore, we incorporate large language models (LLMs)-generated queries and synthetic data to improve recognition in low-resource settings. Experimental results on three scenarios (CDR, HPO, and HOIP) highlight the effectiveness of MA-COIR in recognizing both explicit and implicit concepts without the need for mention-level annotations during inference, advancing ontology-driven concept recognition in biomedical domain applications. Our code and constructed data are available at https://github.com/sl-633/macoir-master.
• Abstract（参考訳）: 生物医学的な概念をテキストで認識することは、オントロジーの洗練、知識グラフの構築、概念関係の発見に不可欠である。 しかし、明示的な言及の識別に依存する伝統的な概念認識法は、しばしばテキストに明記されていない複雑な概念を捉えるのに失敗する。 この制限を克服するために,概念認識を索引付け認識タスクとして再構成するMA-COIRを導入する。 セマンティック検索インデックス(ssID)を概念に割り当てることで、MA-COIRはオントロジーエントリの曖昧さを解消し、認識効率を高める。 提案手法は,BARTをベースとした小データセットを微調整したモデルを用いて,計算要求を低減し,ドメインの専門家による採用を促進する。 さらに,低リソース環境下での認識を改善するために,大規模言語モデル(LLM)生成クエリと合成データを組み込んだ。 3つのシナリオ (CDR, HPO, HOIP) の実験結果から, 推論中の言及レベルのアノテーションを必要とせずに, 明示的および暗黙的な概念を認識できるMA-COIRの有効性, 生体医学領域アプリケーションにおけるオントロジー駆動概念認識の進歩が示された。 私たちのコードと構築されたデータはhttps://github.com/sl-633/macoir-master.comで公開されています。

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