論文の概要: BioHiCL: Hierarchical Multi-Label Contrastive Learning for Biomedical Retrieval with MeSH Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15591v1
• Date: Fri, 17 Apr 2026 00:09:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.683103
• Title: BioHiCL: Hierarchical Multi-Label Contrastive Learning for Biomedical Retrieval with MeSH Labels
• Title（参考訳）: BioHiCL:MeSHラベルを用いたバイオメディカル検索のための階層型マルチラベルコントラスト学習
• Abstract要約: 我々は,階層型MeSHアノテーションを活用し,多言語コントラスト学習のための構造化された監視を提供するBioHiCL(Biomedical Retrieval with Hierarchical Multi-Label Contrastive Learning)を提案する。 我々のモデルであるBioHiCL-Base (0.1B) とBioHiCL-Large (0.3B) は、バイオメディカル検索、文類似性、質問応答タスクにおいて、計算効率を保ちながら有望な性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.913209783571182
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective biomedical information retrieval requires modeling domain semantics and hierarchical relationships among biomedical texts. Existing biomedical generative retrievers build on coarse binary relevance signals, limiting their ability to capture semantic overlap. We propose BioHiCL (Biomedical Retrieval with Hierarchical Multi-Label Contrastive Learning), which leverages hierarchical MeSH annotations to provide structured supervision for multi-label contrastive learning. Our models, BioHiCL-Base (0.1B) and BioHiCL-Large (0.3B), achieve promising performance on biomedical retrieval, sentence similarity, and question answering tasks, while remaining computationally efficient for deployment.
• Abstract（参考訳）: 効果的なバイオメディカル情報検索には、バイオメディカルテキスト間のドメインセマンティクスと階層的関係をモデル化する必要がある。 既存のバイオメディカル生成レトリバーは、粗いバイナリ関連信号の上に構築されており、セマンティックオーバーラップをキャプチャする能力を制限している。 我々は,階層型MeSHアノテーションを活用し,多言語コントラスト学習のための構造化された監視を提供するBioHiCL(Biomedical Retrieval with Hierarchical Multi-Label Contrastive Learning)を提案する。 我々のモデルであるBioHiCL-Base (0.1B) とBioHiCL-Large (0.3B) は、バイオメディカル検索、文類似性、質問応答タスクにおいて、計算効率を保ちながら有望な性能を達成する。

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