VANER: Leveraging Large Language Model for Versatile and Adaptive Biomedical Named Entity Recognition

📄 arXiv: 2404.17835v1 📥 PDF

作者: Junyi Biana, Weiqi Zhai, Xiaodi Huang, Jiaxuan Zheng, Shanfeng Zhu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-27

💡 一句话要点

提出VANER以解决生物医学命名实体识别的通用性问题

🎯 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 命名实体识别 大型语言模型 序列标注 知识库整合 指令调优 模型通用性

📋 核心要点

  1. 现有的BioNER方法通常是任务特定的，缺乏通用性，且需要为每个数据集设计专门的模型。
  2. 本文提出了一种结合大型语言模型和序列标注技术的方法，通过特定指令训练模型以提取多种实体。
  3. VANER模型在多个数据集上表现优异，首次超越了大多数传统BioNER系统，取得了显著的F1分数提升。

📝 摘要（中文）

当前生物医学命名实体识别（BioNER）主要依赖于特定任务的表示学习和序列标注技术，这导致了模型的通用性差和对每个数据集需专门设计模型的问题。为此，本文利用开源的大型语言模型LLaMA2作为基础模型，设计特定指令以区分不同类型的实体和数据集。通过结合LLM对指令的理解与序列标注技术，使用多种数据集训练出能够提取多种类型实体的模型VANER。该模型在参数量较小的情况下，显著超越了以往基于LLM的模型，并首次在多个数据集上超过了大多数传统的BioNER系统，取得了最高的F1分数。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决生物医学命名实体识别（BioNER）中现有方法的通用性不足和模型专用性强的问题。传统方法通常需要为每个数据集设计专门的模型，导致效率低下和适应性差。

核心思路：论文提出利用大型语言模型LLaMA2作为基础，结合序列标注技术和特定指令，训练出一个能够适应多种数据集和实体类型的模型。通过这种方式，模型能够更好地理解和提取生物医学领域的实体信息。

技术框架：整体架构包括基础的LLaMA2模型、特定指令设计、外部实体知识库的整合以及指令调优。模型通过多样化的数据集进行训练，以增强其对不同实体的识别能力。

关键创新：最重要的创新在于将大型语言模型与序列标注技术相结合，并通过特定的指令设计来提升模型的识别能力。这种方法与传统的单一任务模型有本质区别，能够实现更高的通用性和适应性。

关键设计：模型在训练过程中使用了较小的参数量，并通过外部知识库增强了对医学实体的识别能力。损失函数和网络结构经过精心设计，以确保模型在多种数据集上均能取得优异表现。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

VANER模型在多个数据集上取得了显著的性能提升，首次作为基于大型语言模型的系统超越了大多数传统BioNER系统，达到了最高的F1分数。这一成果展示了其在生物医学领域的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括生物医学文献的自动化信息提取、临床数据分析以及药物研发等。通过提高BioNER的准确性和通用性，VANER能够为医学研究和临床实践提供更高效的支持，助力数据驱动的决策制定。未来，该模型还可能扩展到其他领域的命名实体识别任务中，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Prevalent solution for BioNER involves using representation learning techniques coupled with sequence labeling. However, such methods are inherently task-specific, demonstrate poor generalizability, and often require dedicated model for each dataset. To leverage the versatile capabilities of recently remarkable large language models (LLMs), several endeavors have explored generative approaches to entity extraction. Yet, these approaches often fall short of the effectiveness of previouly sequence labeling approaches. In this paper, we utilize the open-sourced LLM LLaMA2 as the backbone model, and design specific instructions to distinguish between different types of entities and datasets. By combining the LLM's understanding of instructions with sequence labeling techniques, we use mix of datasets to train a model capable of extracting various types of entities. Given that the backbone LLMs lacks specialized medical knowledge, we also integrate external entity knowledge bases and employ instruction tuning to compel the model to densely recognize carefully curated entities. Our model VANER, trained with a small partition of parameters, significantly outperforms previous LLMs-based models and, for the first time, as a model based on LLM, surpasses the majority of conventional state-of-the-art BioNER systems, achieving the highest F1 scores across three datasets.