BioLORD-2023: Semantic Textual Representations Fusing LLM and Clinical Knowledge Graph Insights

📄 arXiv: 2311.16075v1 📥 PDF

作者: François Remy, Kris Demuynck, Thomas Demeester

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2023-11-27

备注: Preprint of upcoming journal article

💡 一句话要点

提出BioLORD-2023以提升生物医学语义表示能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生物医学知识图谱 大型语言模型 语义表示 对比学习 自蒸馏 多语言模型 临床应用

📋 核心要点

  1. 现有生物医学语义模型在表示能力和多语言支持上存在不足，难以满足临床应用需求。
  2. 论文提出了一种新方法，通过对比学习、自蒸馏和权重平均相结合，提升生物医学概念的表示精度。
  3. 实验结果显示，BioLORD-2023在MedSTS、MedNLI-S和EHR-Rel-B等任务上分别提升了2分、2.5分和6.1分，表现优异。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了大型语言模型（LLM）在生物医学知识图谱训练语义模型中的潜力。基于UMLS知识图谱，结合先进的LLM，我们提出了一种新颖的高保真生物医学概念和句子表示方法，包含改进的对比学习、自蒸馏和权重平均三个步骤。通过BioLORD测试套件和多样的下游任务评估，我们的模型在多个基准上显著提升了性能。此外，我们还发布了兼容50多种语言的多语言模型，期望BioLORD-2023能成为未来生物医学应用的重要工具。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有生物医学语义模型在表示能力和多语言支持方面的不足，尤其是在临床应用中的局限性。现有方法往往无法充分利用生物医学知识图谱的潜力，导致语义表示的准确性不足。

核心思路：我们提出的BioLORD-2023方法通过结合大型语言模型与生物医学知识图谱，采用改进的对比学习、自蒸馏和权重平均策略，以提升生物医学概念的表示质量和多语言适应性。

技术框架：整体流程分为三个主要阶段：首先是改进的对比学习阶段，通过优化样本对的选择来增强模型的学习效果；其次是自蒸馏阶段，利用模型自身的知识进行再训练；最后是权重平均阶段，整合多个模型的权重以提高最终模型的稳定性和准确性。

关键创新：本研究的核心创新在于将对比学习与自蒸馏相结合，形成了一种新的训练策略。这种方法不仅提高了模型的表示能力，还增强了其在多语言环境下的适应性，与现有方法相比具有显著优势。

关键设计：在模型设计中，我们采用了特定的损失函数来优化对比学习效果，并在自蒸馏阶段引入了动态权重调整机制，以确保模型在训练过程中的稳定性和收敛性。

📊 实验亮点

在BioLORD-2023的实验中，我们在MedSTS、MedNLI-S和EHR-Rel-B等基准任务上分别实现了2分、2.5分和6.1分的性能提升，显著超越了之前的最佳结果。这些结果表明我们的模型在生物医学语义表示学习中具有强大的能力。

🎯 应用场景

BioLORD-2023的研究成果在生物医学领域具有广泛的应用潜力，尤其是在临床决策支持、医学文本分析和多语言医疗信息处理等方面。通过提升语义表示能力，该模型能够帮助研究人员和临床医生更有效地获取和利用生物医学知识，从而推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

In this study, we investigate the potential of Large Language Models to complement biomedical knowledge graphs in the training of semantic models for the biomedical and clinical domains. Drawing on the wealth of the UMLS knowledge graph and harnessing cutting-edge Large Language Models, we propose a new state-of-the-art approach for obtaining high-fidelity representations of biomedical concepts and sentences, consisting of three steps: an improved contrastive learning phase, a novel self-distillation phase, and a weight averaging phase. Through rigorous evaluations via the extensive BioLORD testing suite and diverse downstream tasks, we demonstrate consistent and substantial performance improvements over the previous state of the art (e.g. +2pts on MedSTS, +2.5pts on MedNLI-S, +6.1pts on EHR-Rel-B). Besides our new state-of-the-art biomedical model for English, we also distill and release a multilingual model compatible with 50+ languages and finetuned on 7 European languages. Many clinical pipelines can benefit from our latest models. Our new multilingual model enables a range of languages to benefit from our advancements in biomedical semantic representation learning, opening a new avenue for bioinformatics researchers around the world. As a result, we hope to see BioLORD-2023 becoming a precious tool for future biomedical applications.