Verbesserung der Leistung von biomedizinischen Named Entity Recognition-Systemen durch Bereinigung von Transkripten mit Hilfe von GPT4

Centrala begrepp

Durch den Einsatz von GPT4 zur Bereinigung von Audiotranskripten können die Leistungen von biomedizinischen Named Entity Recognition-Systemen deutlich verbessert werden.

Sammanfattning

Dieser Artikel untersucht die Leistung von Named Entity Recognition (NER)-Systemen bei der Anwendung auf verrauschte Audiotranskripte im biomedizinischen Bereich. Die Autoren stellen einen neuartigen Datensatz namens BioASR-NER vor, der fast 2.000 saubere und verrauschte Aufnahmen umfasst. Um die Herausforderung des Rauschens anzugehen, präsentieren sie eine innovative Methode zur Transkriptbereinigung unter Verwendung von GPT4, wobei sowohl Zero-Shot- als auch Few-Shot-Ansätze untersucht werden.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Leistung der NER-Systeme auf den verrauschten Transkripten deutlich abfällt, aber durch den Einsatz von GPT4 zur Bereinigung der Transkripte erheblich verbessert werden kann. Die Zero-Shot-Methode führt zu einer durchschnittlichen Verbesserung des Micro-F1-Werts um 14 Prozentpunkte, während der Few-Shot-Ansatz eine zusätzliche Verbesserung von 3 Prozentpunkten erzielt. Die Autoren führen eine detaillierte Fehleranalyse durch, um die Arten von Fehlern zu verstehen, die von der Transkriptionssoftware, den Korrekturen durch GPT4 und den verbleibenden Herausforderungen für GPT4 verursacht werden.

Insgesamt zielt dieser Beitrag darauf ab, das Verständnis und mögliche Lösungen für die ASR-NLP-Lücke im biomedizinischen Bereich zu fördern, um die Dokumentationspraktiken im Gesundheitswesen zu verbessern.

Statistik

Die Audioaufnahmen enthalten Hintergrundgeräusche und mehrere Sprecher, was zu einer Verschlechterung der Transkriptionsqualität führt.
Die Leistung der NER-Systeme auf den verrauschten Transkripten fällt deutlich ab, mit einem durchschnittlichen Micro-F1-Wert von 0,237 gegenüber 0,631 auf den Originaltexten.
Der Einsatz von GPT4 zur Bereinigung der Transkripte verbessert den durchschnittlichen Micro-F1-Wert auf 0,355 in der Zero-Shot-Methode und 0,376 in der Few-Shot-Methode.

Citat

"Durch den Einsatz von GPT4 zur Bereinigung von Audiotranskripten können die Leistungen von biomedizinischen Named Entity Recognition-Systemen deutlich verbessert werden."
"Die Zero-Shot-Methode führt zu einer durchschnittlichen Verbesserung des Micro-F1-Werts um 14 Prozentpunkte, während der Few-Shot-Ansatz eine zusätzliche Verbesserung von 3 Prozentpunkten erzielt."

Viktiga insikter från

Extracting Biomedical Entities from Noisy Audio Transcripts

by Nima Ebadi,K... på arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17363.pdf

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