Verbesserte Biomedizinische Namensnennung durch Definitionen für Großsprachmodelle

Core Concepts

Durch das Hinzufügen von Definitionen relevanter biomedizinischer Konzepte können die Leistungen von Großsprachmodellen bei der Namensnennung in biomedizinischen Texten deutlich verbessert werden.

Abstract

In dieser Arbeit wird ein umfassendes Evaluationsframework für die Leistung von Großsprachmodellen (LLMs) bei biomedizinischen Namensnennung-Aufgaben entwickelt. Es werden verschiedene Prompting-Strategien untersucht, die es LLMs ermöglichen, in Wenig-Schuss-Szenarien die Leistung kleinerer, feinabgestimmter Modelle zu übertreffen.
Aufbauend auf diesen Ergebnissen wird ein neuer wissensbasierter Ansatz vorgestellt, der LLMs durch das Hinzufügen von Definitionen relevanter biomedizinischer Konzepte bei der Namensnennung unterstützt. Die Experimente zeigen, dass dieser Ansatz zu erheblichen Leistungssteigerungen führt, insbesondere im Nullschuss-Szenario. Weitere Analysen belegen, dass diese Verbesserungen tatsächlich auf das Hinzufügen der relevanten Definitionen zurückzuführen sind.
Die Autoren untersuchen auch die Auswirkungen unterschiedlicher Quellen für die Definitionen und stellen fest, dass manuell kuratierte Definitionen aus UMLS zu besseren Ergebnissen führen als automatisch generierte Definitionen. Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass das Hinzufügen von Definitionen eine vielversprechende Methode ist, um die Leistung von LLMs in Domänen mit begrenzten Trainingsdaten wie der Biomedizin zu verbessern.

Stats

Es gibt mehrere häufige Polymorphismen im BRCA1-Gen, die zu Aminosäuresubstitutionen führen.
BRCA1-Gen: Ein Tumorsuppressorgen, das Bestandteil von DNA-Reparaturwegen ist.

Quotes

"Trotz ihrer allgemeinen Fähigkeiten haben LLMs nach wie vor Schwierigkeiten bei biomedizinischen NER-Aufgaben, die aufgrund der Präsenz von Fachterminologie und des Mangels an Trainingsdaten schwierig sind."
"Unsere Experimente zeigen, dass die Definition-Augmentation für sowohl Open-Source- als auch geschlossene LLMs nützlich ist. So führt sie beispielsweise zu einer relativen Verbesserung von 15% (im Durchschnitt) in der GPT-4-Leistung (F1) über alle (sechs) unserer Testdatensätze hinweg."

Key Insights Distilled From

On-the-fly Definition Augmentation of LLMs for Biomedical NER

by Monica Munna... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00152.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte dieser Ansatz auf andere Domänen außerhalb der Biomedizin angewendet werden, in denen ebenfalls begrenzte Trainingsdaten vorhanden sind?

Der Ansatz des dynamischen Hinzufügens von Definitionen von relevanten Konzepten könnte auch auf andere Domänen außerhalb der Biomedizin angewendet werden, insbesondere in Bereichen, in denen spezialisierte Terminologie und begrenzte Trainingsdaten vorhanden sind. Zum Beispiel könnte dieser Ansatz in der Rechtswissenschaft eingesetzt werden, um Rechtsbegriffe und -konzepte zu extrahieren. Durch die Bereitstellung von Definitionen für juristische Konzepte könnte die Leistung von LLMs bei der Rechtstextanalyse verbessert werden. Ebenso könnte dieser Ansatz in der Finanzbranche genutzt werden, um Finanzbegriffe und -entitäten zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Definitionen für Finanzkonzepte könnten LLMs in der Lage sein, Finanztexte genauer zu verstehen und relevante Informationen zu extrahieren.

Welche Auswirkungen hätte es, wenn die Definitionen nicht nur für extrahierte Entitäten, sondern für alle Konzepte im Text hinzugefügt würden?

Wenn Definitionen nicht nur für extrahierte Entitäten, sondern für alle Konzepte im Text hinzugefügt würden, könnte dies zu einer umfassenderen und kontextuell reicheren Wissensbasis für das Modell führen. Indem alle im Text erwähnten Konzepte mit Definitionen versehen werden, könnte das Modell ein tieferes Verständnis des gesamten Textes entwickeln und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Konzepten herstellen. Dies könnte zu einer verbesserten Fähigkeit des Modells führen, relevante Informationen zu extrahieren, auch wenn sie nicht explizit als Entitäten identifiziert wurden. Darüber hinaus könnte das Hinzufügen von Definitionen für alle Konzepte im Text die Kohärenz und Genauigkeit der Extraktionen insgesamt verbessern, da das Modell ein umfassenderes Verständnis des Textes erhält.

Wie könnte man diesen Ansatz weiter verbessern, um die Leistung von LLMs bei biomedizinischen Namensnennung-Aufgaben noch stärker zu steigern?

Um die Leistung von LLMs bei biomedizinischen Namensnennungsaufgaben weiter zu steigern, könnten folgende Verbesserungen vorgenommen werden:

Verfeinerung der Definitionen: Durch die Verwendung von spezifischeren und präziseren Definitionen für biomedizinische Konzepte könnte die Qualität der bereitgestellten Wissensbasis verbessert werden, was zu genaueren Extraktionen führen könnte.
Berücksichtigung von Kontext: Die Integration von Kontextinformationen in die Definitionen könnte dem Modell helfen, die Bedeutung von Konzepten in Bezug auf den umgebenden Text besser zu erfassen und somit präzisere Extraktionen zu ermöglichen.
Berücksichtigung von Synonymen und Varianten: Das Einbeziehen von Synonymen und Varianten von Konzepten in die Definitionen könnte dem Modell helfen, eine Vielzahl von Ausdrücken zu erkennen und korrekt zuzuordnen, was die Extraktionsgenauigkeit verbessern könnte.
Feedback-Schleifen: Die Implementierung von Feedback-Schleifen, die es dem Modell ermöglichen, aus seinen eigenen Fehlern zu lernen und die Extraktionen im Laufe der Zeit zu verbessern, könnte die Leistung kontinuierlich steigern.
Integration von externen Wissensquellen: Die Integration von externen Wissensquellen neben UMLS, wie z.B. spezialisierten biomedizinischen Datenbanken oder Forschungsartikeln, könnte dem Modell einen breiteren Wissensrahmen bieten und die Extraktionsfähigkeiten weiter verbessern.