Verbesserung des biomedizinischen Entity Linkings durch strukturierte Wissensnutzung

Das Verlinken von biomedizinischen Entitäten ist ein wichtiger Teil der Analyse von biomedizinischen Texten, was bei Aufgaben wie dem Finden von Informationen und dem Beantworten von Fragen hilft. Dieser Prozess beinhaltet das Identifizieren von biologischen und medizinischen Begriffen im Text und das Zuordnen dieser mit ihren Identifikatoren in Datenbanken. Eine genaue Verlinkung dieser Entitäten ist entscheidend für den Fortschritt der Forschung, die Entdeckung neuer Medikamente und die Entwicklung personalisierter Medizin. Obwohl es in diesem Bereich Verbesserungen gegeben hat, besteht weiterhin Bedarf an besseren Methoden zur Verlinkung biomedizinischer Entitäten.

#Herausforderungen beim Entity Linking

Aktuelle grosse Sprachmodelle (LLM), die für viele Sprachaufgaben verwendet werden, haben Schwierigkeiten beim Verlinken biomedizinischer Entitäten. Ein Hauptproblem ist, dass biomedizinische Begriffe in allgemeinen Texten nicht sehr häufig vorkommen, was bedeutet, dass diese Modelle sie während ihres Trainings nicht oft sehen. Diese mangelnde Exposition macht es den Modellen schwer, diese Begriffe korrekt zu erkennen und zu verlinken. Ausserdem verstehen LLMs oft nicht die tiefergehenden Verbindungen zwischen verschiedenen biomedizinischen Entitäten, was bei der Identifizierung ähnlicher Begriffe in verschiedenen Texten helfen könnte.

Neuere Ansätze haben versucht, Wissen aus strukturierten Datenbanken in diese Modelle zu integrieren, um diese Probleme zu überwinden. Allerdings haben frühere Methoden entweder die Beziehungen zwischen Entitäten vernachlässigt oder zu einem erheblichen Verlust zuvor gelernter Informationen geführt. Um diese Probleme anzugehen, wurde ein neuer Rahmen vorgeschlagen, der eine spezielle Trainingsart mit strukturierten Daten aus Wissensgraphen (KG) verwendet.

#Der vorgeschlagene Ansatz

Der neue Ansatz kombiniert linearisierte Daten aus Wissensgraphen in den Prozess des Verlinkens biomedizinischer Entitäten. Einfach ausgedrückt, reorganisiert es die Informationen in Sätze, die dem Modell zugeführt werden können, um deren Leistung zu verbessern. Ein Fokus dieser Methode liegt auf der Verwendung von Synonymen – unterschiedlichen Namen für denselben biomedizinischen Begriff – und der Untersuchung, wie nützlich diese für das Verlinken von Entitäten sind.

In früheren Studien wurde angenommen, dass die Verwendung von Synonymen während des Pre-Trainings hilfreich für das Verlinken von Entitäten ist. Diese Studie baut auf dieser Idee auf und schliesst auch linearisierte Tripel ein. Ein Tripel ist eine Möglichkeit, Beziehungen zwischen Entitäten in einem strukturierten Format darzustellen, das beschreibt, wie eine Entität mit einer anderen in Beziehung steht. Das Ziel ist zu sehen, wie diese beiden Techniken zusammenarbeiten und die Fähigkeit des Modells, Entitäten genau zu verlinken, beeinflussen.

#Bewertung von Synonymen und Tripelinformationen

Trotz der früheren Behauptungen über die Vorteile der Verwendung von Synonymen fand diese Studie heraus, dass die Kombination von Synonymen und linearisierten Tripeln keine signifikanten Verbesserungen der Modellleistung brachte. Die Ergebnisse zeigen, dass die Einbeziehung linearisierter Tripel nur einen kleinen Unterschied in der Leistung des Modells ausmachte. Ausserdem wurden die erwarteten Vorteile der Hinzunahme von Synonymen in den durchgeführten Experimenten nicht bestätigt.

Das hebt die Komplexität beim Verlinken biomedizinischer Entitäten hervor und deutet darauf hin, dass frühere Annahmen möglicherweise neu bewertet werden müssen. Zukünftige Forschung könnte sich auf bessere Strategien konzentrieren, um externes Wissen zu integrieren und sicherzustellen, dass Modelle effektiv aus strukturierten Daten lernen können.

#Verwandte Arbeiten

Die Forschung zum Entity Linking läuft schon seit vielen Jahren und lässt sich in zwei Hauptkategorien unterteilen. Die erste Kategorie umfasst diskriminative Methoden, die Paare von Modellen verwenden, oft basierend auf BERT-ähnlichen Architekturen. Diese Modelle kodieren zunächst Beschreibungen von Entitäten und verbinden sie dann mit Texten durch einen Prozess, der das Suchen nach der nächstgelegenen Entität in einer Datenbank beinhaltet. Die zweite Kategorie umfasst generative Modelle, die das Wissensgraph während des Trainings einprägen und direkt verlinkte Entitäten generieren.

Generative Modelle haben einen Vorteil, weil sie die Herausforderungen der Suche nach negativen Beispielen vermeiden, die für eine gute Leistung in der ersten Kategorie von Methoden notwendig sind. Allerdings müssen sie eine Pre-Training-Phase durchführen, um strukturelles Wissen aus KGs zu erlernen, da viele biomedizinische Entitäten mehrere Synonyme haben.

Diese Studie baut auf diesen vorherigen Arbeiten auf, indem sie Tripelinformationen zum Pre-Training hinzufügt, um die Beziehungen zwischen Entitäten besser zu erfassen.

#Aufgabenbeschreibung

Die Aufgabe besteht darin, ein Stück Text, eine Liste markierter Begriffe in diesem Text und einen Wissensgraphen, der Entitäten und deren Beziehungen enthält, zu nehmen. Das Ziel ist, korrekt zu identifizieren, auf welche Entitäten sich die markierten Begriffe beziehen. Diese Studie modelliert das Problem als eine Art, eine Sequenz zu generieren, wobei der Input der Text und der Output die Liste der Entitätsidentifikatoren aus dem Wissensgraph ist.

#Pre-Training-Strategie

Um das Modell effektiv zu trainieren, wird ein Korpus benötigt, der aus Tripeln, Synonymen und Beschreibungen besteht. Zu diesem Zweck wird eine spezifische Teilmenge eines gut vernetzten Wissensgraphen namens UMLS verwendet. Innerhalb von UMLS haben eine beträchtliche Anzahl von Konzepten Definitionen und mehrere Synonyme, was es geeignet für das Pre-Training macht. Das Ziel ist, Daten zu kombinieren, die dicht mit jedem Konzept verbunden sind, während sichergestellt wird, dass das Modell nicht durch die Überrepräsentation spezifischer Konzepte voreingenommen wird.

Während des Trainings werden Tripel in Text linearisiert, um strukturierte Daten in Sätze zu verwandeln, die vom Modell verstanden werden können. Verschiedene Techniken zum Konvertieren von Tripeln in Text wurden getestet, mit unterschiedlichen Ansätzen zur Organisation der Informationen.

#Feintuning des Modells

Nach der Pre-Training-Phase wird das Modell für die eigentliche Entity Linking-Aufgabe feingetunt. Der Input besteht aus unmarkiertem biomedizinischen Text, und das Modell generiert Entitätsidentifikatoren basierend auf Vorlagen, die den Kontext der Erwähnungen im Text beinhalten. Während dieser Phase werden Synonyme, die eng mit den Erwähnungen übereinstimmen, als Zielidentifikatoren ausgewählt.

Der letzte Schritt besteht darin, die generierten Identifikatoren mithilfe einer Suchtabelle wieder den tatsächlichen Entitäten im Wissensgraph zuzuordnen. Dieser Prozess soll die Verlinkungsgenauigkeit verbessern, indem die Ausgabe auf bekannte Entitätsnamen und Synonyme beschränkt wird.

#Modellvergleich und Leistung

Die Studie bewertete die Leistung mehrerer Modelle während der Entity Linking-Aufgabe. Dazu gehörten verschiedene Versionen der eigenen Modelle der Forscher, die entweder mit der Zeile-für-Zeile- oder All-in-One-Strategie pre-trainiert wurden, sowie ein Modell, das sich ausschliesslich auf Synonyme konzentrierte, und eine grundlegende Version des BART-Modells.

Die Modelle wurden an zwei etablierten Datensätzen, BC5CDR und NCBI, getestet, die aus biomedizinischen Texten abgeleitet sind und sich zur Bewertung der Leistung beim Entity Linking eignen. Die Ergebnisse zeigten, dass der neu eingeführte Rahmen das Basismodell BART in beiden Datensätzen übertraf. Die erzielten Verbesserungen waren bescheiden, deuten jedoch darauf hin, dass die Einbeziehung linearisierter Tripel von Vorteil war.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Diese Studie hatte zum Ziel, das biomedizinische Entity Linking zu verbessern, indem linearisierte Tripel mit Synonyminformationen kombiniert wurden. Allerdings zeigten die Ergebnisse, dass diese Ergänzungen nur minimale Verbesserungen brachten. Das unterstreicht den Bedarf an fortgeschritteneren Techniken, um die Komplexitäten des Entity Linkings im biomedizinischen Kontext zu bewältigen.

Zukünftige vielversprechende Forschungsrichtungen könnten darin bestehen, bessere Methoden zu entwickeln, um den Modellen effektiver beim Lernen aus externem Wissen zu helfen. Zum Beispiel könnte zukünftige Arbeit die Verwendung von Graphstrukturen direkter untersuchen und Graphneuronale Netzwerke einsetzen, damit das Modell die Beziehungen im Wissensgraph nutzen kann. Der Weg zur Verbesserung des biomedizinischen Entity Linkings geht weiter und erfordert kontinuierliche Innovation und Forschung in diesem wichtigen Bereich.