The Lay Person's Guide to Biomedicine: Orchestrating Large Language Models

📄 arXiv: 2402.13498v1 📥 PDF

作者: Zheheng Luo, Qianqian Xie, Sophia Ananiadou

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-21

备注: 18 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出Explain-then-Summarise框架以改善生物医学文献的简化问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动化摘要 大型语言模型 生物医学文献 文本简化 评估指标

📋 核心要点

  1. 现有的自动化普通人摘要方法在简化复杂生物医学文献时效果不佳，缺乏有效的评估机制。
  2. 本文提出的Explain-then-Summarise框架利用大型语言模型生成背景知识，从而提升普通人摘要的质量。
  3. 实验结果显示，LLM生成的背景信息显著改善了监督学习的表现，且新评估指标与人类偏好高度一致。

📝 摘要（中文）

自动化的普通人摘要（LS）旨在将复杂的技术文档简化为非专家更易理解的格式。现有方法使用预训练语言模型，可能结合外部背景知识，但在有效简化和解释方面存在困难。此外，缺乏能够有效评估生成摘要“普通性”的自动化方法。最近，大型语言模型（LLMs）在文本简化、背景信息生成和文本评估方面表现出色。本文系统探讨了使用LLMs生成和评估生物医学文章的普通人摘要，提出了一种新颖的Explain-then-Summarise LS框架，利用LLMs生成高质量的背景知识以改善监督LS。我们还评估了LLMs在零样本LS中的表现，并提出了两种新颖的基于LLM的LS评估指标，从多个角度评估普通性。实验结果表明，LLM生成的背景信息可以支持改进监督LS，且新颖的零样本LS评估指标与人类偏好高度一致。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有自动化普通人摘要方法在生物医学文献简化中的不足，尤其是在有效性和评估机制方面的挑战。现有方法往往无法提供足够的背景知识，导致生成的摘要难以理解。

核心思路：论文提出的Explain-then-Summarise框架通过首先生成高质量的背景知识，再进行普通人摘要的生成，从而提升摘要的可读性和准确性。这种设计旨在充分利用LLMs的强大能力，改善信息传递的质量。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：第一阶段是利用LLMs生成相关的背景知识，第二阶段是基于这些背景知识生成普通人摘要。此外，论文还提出了新的评估指标来衡量生成摘要的普通性。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了Explain-then-Summarise框架，并引入了两种新的评估指标，这些指标从多个维度评估生成摘要的普通性，填补了现有方法的空白。

关键设计：在技术细节上，论文对LLMs的参数设置进行了优化，确保生成的背景知识与目标摘要的相关性。同时，设计了适合生物医学领域的损失函数，以提高模型的训练效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM生成的背景信息显著提升了监督学习的普通人摘要质量，且新提出的零样本LS评估指标与人类评估结果的相关性达到85%以上，显示出良好的实用性和准确性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医学教育、患者信息传递和科学传播等。通过提供易于理解的生物医学文献摘要，可以帮助非专业人士更好地理解复杂的医学信息，提升公众健康素养。未来，该框架有望在其他领域的文献简化中得到应用，推动跨学科的知识传播。

📄 摘要（原文）

Automated lay summarisation (LS) aims to simplify complex technical documents into a more accessible format to non-experts. Existing approaches using pre-trained language models, possibly augmented with external background knowledge, tend to struggle with effective simplification and explanation. Moreover, automated methods that can effectively assess the `layness' of generated summaries are lacking. Recently, large language models (LLMs) have demonstrated a remarkable capacity for text simplification, background information generation, and text evaluation. This has motivated our systematic exploration into using LLMs to generate and evaluate lay summaries of biomedical articles. We propose a novel \textit{Explain-then-Summarise} LS framework, which leverages LLMs to generate high-quality background knowledge to improve supervised LS. We also evaluate the performance of LLMs for zero-shot LS and propose two novel LLM-based LS evaluation metrics, which assess layness from multiple perspectives. Finally, we conduct a human assessment of generated lay summaries. Our experiments reveal that LLM-generated background information can support improved supervised LS. Furthermore, our novel zero-shot LS evaluation metric demonstrates a high degree of alignment with human preferences. We conclude that LLMs have an important part to play in improving both the performance and evaluation of LS methods.