論文の概要: Are LLMs Truly Multilingual? Exploring Zero-Shot Multilingual Capability of LLMs for Information Retrieval: An Italian Healthcare Use Case

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.04834v1
• Date: Thu, 04 Dec 2025 14:17:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-05 21:11:46.212845
• Title: Are LLMs Truly Multilingual? Exploring Zero-Shot Multilingual Capability of LLMs for Information Retrieval: An Italian Healthcare Use Case
• Title（参考訳）: LLMは真に多言語的であるか? : イタリアにおける情報検索のためのLLMのゼロショット多言語機能を探る
• Authors: Vignesh Kumar Kembu, Pierandrea Morandini, Marta Bianca Maria Ranzini, Antonino Nocera,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、AIとNLPにおいて重要なトピックとなっている。 本稿では,EHR(Electronic Health Records)をイタリア語で理解するオープンソース多言語LPMについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1699027359021665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have become a key topic in AI and NLP, transforming sectors like healthcare, finance, education, and marketing by improving customer service, automating tasks, providing insights, improving diagnostics, and personalizing learning experiences. Information extraction from clinical records is a crucial task in digital healthcare. Although traditional NLP techniques have been used for this in the past, they often fall short due to the complexity, variability of clinical language, and high inner semantics in the free clinical text. Recently, Large Language Models (LLMs) have become a powerful tool for better understanding and generating human-like text, making them highly effective in this area. In this paper, we explore the ability of open-source multilingual LLMs to understand EHRs (Electronic Health Records) in Italian and help extract information from them in real-time. Our detailed experimental campaign on comorbidity extraction from EHR reveals that some LLMs struggle in zero-shot, on-premises settings, and others show significant variation in performance, struggling to generalize across various diseases when compared to native pattern matching and manual annotations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、医療、金融、教育、マーケティングといった分野を変革し、カスタマーサービスを改善し、タスクを自動化し、洞察を提供し、診断を改善し、学習経験をパーソナライズすることで、AIとNLPにおいて重要なトピックとなっている。 臨床記録からの情報抽出はデジタル医療にとって重要な課題である。 従来のNLP技術は過去にも使われてきたが、その複雑さ、臨床言語の多様性、そして自由な臨床テキストにおける高い内的意味論のために、しばしば不足している。 近年,Large Language Models (LLMs) は人間のようなテキストをよりよく理解し,生成するための強力なツールとなっている。 本稿では,マルチリンガルLLMがイタリア語でEHR(Electronic Health Records)を理解でき,リアルタイムに情報を抽出できる能力について検討する。 EHR からの共生性抽出に関する詳細な実験により,一部の LLM はゼロショットやオンプレミスの設定に苦しむほか,ネイティブなパターンマッチングや手動アノテーションと比較して,様々な疾患の一般化に苦慮していることが明らかとなった。

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