High-throughput Biomedical Relation Extraction for Semi-Structured Web Articles Empowered by Large Language Models
作者: Songchi Zhou, Sheng Yu
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2023-12-13 (更新: 2024-03-26)
💡 一句话要点
提出一种基于大语言模型的高通量生物医学关系抽取系统，适用于半结构化网页文章。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生物医学关系抽取 大型语言模型 半结构化数据 知识图谱 二元分类 文本嵌入 信息抽取
📋 核心要点
- 现有生物医学关系抽取方法难以有效利用半结构化网页文章的特点，且缺乏可扩展性和可验证性。
- 论文提出将关系抽取任务转化为LLM的二元分类问题，并结合外部知识和理由验证，提升抽取准确性。
- 实验结果表明，该方法在生物医学关系抽取任务上表现出色，性能与GPT-4相当，并具有良好的可扩展性。
📝 摘要（中文）
本文旨在开发一种高通量生物医学关系抽取系统，该系统利用大型语言模型(LLM)的阅读理解能力和生物医学领域知识，以可扩展和可验证的方式进行关系抽取。我们将关系抽取任务定义为大型语言模型的二元分类问题。具体而言，LLM基于外部语料库及其世界知识做出决策，并给出判断理由以进行事实验证。该方法专为半结构化网页文章设计，其中我们将主标题指定为尾实体，并将其显式地纳入上下文，并基于生物医学词库匹配潜在的头实体。此外，冗长的内容被切分成文本块，嵌入，并使用额外的嵌入模型进行检索。使用开源LLM，我们从三个信誉良好的生物医学网站提取了248659个包含三种不同关系类型的三元组。为了评估用于生物医学关系抽取的基本流程的有效性，我们整理了一个由医学专家注释的基准数据集。评估结果表明，该流程的表现与GPT-4相当。案例研究进一步阐明了当代LLM在半结构化网页文章的生物医学关系抽取方面面临的挑战。所提出的方法已证明其在利用LLM的优势进行高通量生物医学关系抽取方面的有效性。其适应性显而易见，因为它可以无缝扩展到各种半结构化生物医学网站，从而轻松提取各种类型的生物医学关系。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决从半结构化生物医学网页文章中高效、准确地抽取关系三元组的问题。现有方法难以有效利用网页的半结构化信息，例如标题和段落结构，并且在大规模数据处理时面临可扩展性挑战。此外，现有方法缺乏对抽取结果的有效验证机制，难以保证抽取结果的可靠性。
核心思路：论文的核心思路是将关系抽取任务转化为一个二元分类问题，利用大型语言模型（LLM）的阅读理解能力和生物医学领域知识进行判断。通过将网页标题作为尾实体显式地融入上下文，并结合生物医学词库进行头实体匹配，可以有效利用半结构化信息。同时，LLM需要给出判断理由，以便进行事实验证，提高抽取结果的可靠性。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据预处理：将半结构化网页文章进行清洗和分割，提取标题和正文内容。2) 实体识别：基于生物医学词库匹配潜在的头实体，并将网页标题指定为尾实体。3) 上下文构建：将头实体、尾实体和相关上下文信息输入LLM。4) 关系分类：LLM对给定的实体对进行二元分类，判断它们之间是否存在预定义的关系。5) 理由生成与验证：LLM给出判断理由，并进行事实验证。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将关系抽取任务转化为LLM的二元分类问题，并结合外部知识和理由验证机制。这种方法可以有效利用LLM的阅读理解能力和领域知识，提高抽取准确性和可靠性。此外，该方法针对半结构化网页文章进行了优化，可以有效利用网页的结构化信息。
关键设计：论文使用开源LLM进行实验，并采用文本分块和嵌入技术处理长文本内容。具体而言，论文将长文本切分成文本块，使用嵌入模型将文本块嵌入到向量空间中，并使用检索技术找到与当前实体对相关的文本块。此外，论文还设计了一个由医学专家注释的基准数据集，用于评估该方法的性能。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在生物医学关系抽取任务上表现出色，性能与GPT-4相当。使用开源LLM，该方法从三个生物医学网站提取了248659个关系三元组，涵盖三种不同的关系类型。通过医学专家注释的基准数据集进行评估，验证了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于构建大规模生物医学知识图谱，辅助药物研发、疾病诊断和治疗方案制定。通过自动抽取生物医学文献中的关系，可以加速知识发现过程，并为医学研究人员提供更全面的信息支持。未来，该方法可扩展到其他领域的半结构化数据，实现更广泛的应用。
📄 摘要（原文）
Objective: To develop a high-throughput biomedical relation extraction system that takes advantage of the large language models'(LLMs) reading comprehension ability and biomedical world knowledge in a scalable and evidential manner. Methods: We formulate the relation extraction task as binary classifications for large language models. Specifically, LLMs make the decision based on the external corpus and its world knowledge, giving the reason for the judgment for factual verification. This method is tailored for semi-structured web articles, wherein we designate the main title as the tail entity and explicitly incorporate it into the context, and the potential head entities are matched based on a biomedical thesaurus. Moreover, lengthy contents are sliced into text chunks, embedded, and retrieved with additional embedding models. Results: Using an open-source LLM, we extracted 248659 relation triplets of three distinct relation types from three reputable biomedical websites. To assess the efficacy of the basic pipeline employed for biomedical relation extraction, we curated a benchmark dataset annotated by a medical expert. Evaluation results indicate that the pipeline exhibits performance comparable to that of GPT-4. Case studies further illuminate challenges faced by contemporary LLMs in the context of biomedical relation extraction for semi-structured web articles. Conclusion: The proposed method has demonstrated its effectiveness in leveraging the strengths of LLMs for high-throughput biomedical relation extraction. Its adaptability is evident, as it can be seamlessly extended to diverse semi-structured biomedical websites, facilitating the extraction of various types of biomedical relations with ease.