Melhorando a Ligação de Entidades Biomédicas Usando Conhecimento Estruturado

Ligar entidades biomédicas é uma parte fundamental da análise de textos Biomédicos, ajudando em tarefas como encontrar informações e responder perguntas. Esse processo envolve identificar termos biológicos e médicos no texto e combiná-los com seus identificadores em bancos de dados. Ligar essas entidades com precisão é crucial para avançar na pesquisa, descobrir novos medicamentos e criar medicina personalizada. Embora tenham havido melhorias nessa área, ainda há uma necessidade de métodos melhores para ligar entidades biomédicas.

#Desafios na Ligação de Entidades

Os modelos de linguagem atuais (LLM), usados para várias tarefas linguísticas, enfrentam desafios quando se trata de ligar entidades biomédicas. Um grande problema é que os termos biomédicos não são muito comuns em textos gerais, o que significa que esses modelos não os veem com frequência durante o treinamento. Essa falta de exposição dificulta o reconhecimento e a ligação correta desses termos. Além disso, os LLMs muitas vezes não entendem as conexões mais profundas entre diferentes entidades biomédicas, o que poderia ajudar a identificar termos similares em textos diferentes.

Abordagens recentes tentaram incorporar conhecimento de bancos de dados estruturados nesses modelos para superar esses problemas. No entanto, métodos passados ou negligenciaram as relações entre entidades ou causaram perda significativa de informações previamente aprendidas. Para resolver esses problemas, foi proposto um novo framework que utiliza um tipo especial de treinamento com dados estruturados de gráficos de conhecimento (KG).

#A Abordagem Proposta

A nova abordagem combina dados linearizados de gráficos de conhecimento no processo de ligação de entidades biomédicas. Em termos simples, reorganiza as informações em frases que podem ser alimentadas no modelo, com o objetivo de melhorar seu desempenho. Um foco desse método é usar Sinônimos-nomes diferentes para o mesmo termo biomédico-e examinar quão úteis eles são para ligar entidades.

Em estudos anteriores, usar sinônimos durante o pré-treinamento era considerado útil para ligar entidades. Este estudo se baseia nessa ideia, incluindo também Triplas linearizadas. Uma tripla é uma forma de representar relações entre entidades em um formato estruturado que descreve como uma entidade se relaciona com outra. O objetivo é ver como essas duas técnicas funcionam juntas e afetam a capacidade do modelo de ligar entidades de forma precisa.

#Avaliando Sinônimos e Informações de Triplas

Apesar das alegações anteriores sobre os benefícios de usar sinônimos, este estudo descobriu que adicionar sinônimos e triplas linearizadas juntas não levou a melhorias significativas no desempenho do modelo. As descobertas indicam que a inclusão de triplas linearizadas fez apenas uma pequena diferença em como o modelo se saiu. Além disso, os benefícios esperados de adicionar sinônimos não foram confirmados nos experimentos realizados.

Isso destaca as complexidades envolvidas na ligação de entidades biomédicas e sugere que suposições passadas podem precisar ser reavaliadas. Pesquisas futuras poderiam se concentrar em melhores estratégias para integrar conhecimento externo, garantindo que os modelos possam aprender de forma eficaz a partir de dados estruturados.

#Trabalhos Relacionados

A pesquisa sobre ligação de entidades está em andamento há muitos anos e pode ser dividida em duas categorias principais. A primeira categoria inclui métodos discriminativos que usam pares de modelos, frequentemente baseados em arquiteturas semelhantes ao BERT. Esses modelos primeiro codificam descrições de entidades e, em seguida, as combinam com textos através de um processo que envolve procurar a entidade mais próxima em um banco de dados. A segunda categoria inclui modelos generativos, que em vez disso memorizam o gráfico de conhecimento durante o treinamento e geram entidades ligadas diretamente.

Modelos generativos têm uma vantagem porque evitam os desafios de encontrar exemplos negativos, que são necessários para um bom desempenho na primeira categoria de métodos. No entanto, eles precisam empregar uma fase de pré-treinamento para aprender conhecimento estrutural de KGs, já que muitas entidades biomédicas têm vários sinônimos.

Este estudo se baseia nesses trabalhos anteriores adicionando informações de triplas ao pré-treinamento, visando capturar melhor as relações entre entidades.

#Definição da Tarefa

A tarefa envolve pegar um pedaço de texto, uma lista de termos marcados nesse texto e um gráfico de conhecimento que contém entidades e suas relações. O objetivo é identificar corretamente a que entidades os termos marcados se referem. Este estudo modela o problema como uma forma de gerar uma sequência, onde a entrada é o texto e a saída é a lista de identificadores de entidades do gráfico de conhecimento.

#Estratégia de Pré-treinamento

Para treinar o modelo de forma eficaz, é necessário um corpus feito de triplas, sinônimos e descrições. Para isso, um subconjunto específico de um gráfico de conhecimento bem conectado chamado UMLS é utilizado. Dentro do UMLS, um número significativo de conceitos tem definições e múltiplos sinônimos, tornando-o adequado para pré-treinamento. O objetivo é combinar dados densamente conectados a cada conceito, garantindo que o modelo não fique enviesado por sobre-representar conceitos específicos.

Durante o treinamento, triplas são linearizadas em texto, transformando dados estruturados em frases que podem ser compreendidas pelo modelo. Várias técnicas para converter triplas em texto foram testadas, com diferentes abordagens para organizar as informações.

#Ajustando o Modelo

Após a fase de pré-treinamento, o modelo é ajustado para a tarefa real de ligação de entidades. A entrada consiste em texto biomédico não marcado, e o modelo gera identificadores de entidades com base em templates que incluem o contexto das menções no texto. Durante esta fase, sinônimos que se aproximam das menções são escolhidos como identificadores-alvo.

O passo final envolve mapear os identificadores gerados de volta para as entidades reais no gráfico de conhecimento usando uma tabela de consulta. Esse processo é projetado para aumentar a precisão da ligação, limitando a saída a nomes de entidades e sinônimos conhecidos.

#Comparação de Modelos e Desempenho

O estudo avaliou o desempenho de vários modelos durante a tarefa de ligação de entidades. Isso incluiu diferentes versões dos próprios modelos dos pesquisadores que foram pré-treinados usando as estratégias linha por linha ou tudo em um, além de um modelo focado apenas em sinônimos e uma versão básica do modelo BART.

Os modelos foram testados em dois conjuntos de dados já estabelecidos, BC5CDR e NCBI, que são derivados de textos biomédicos e são adequados para avaliar o desempenho da ligação de entidades. Os resultados mostraram que o novo framework introduzido superou o modelo BART base em ambos os conjuntos de dados. As melhorias alcançadas foram modestas, mas indicaram que havia um benefício em incorporar triplas linearizadas.

#Conclusão e Direções Futuras

Este estudo visou melhorar a ligação de entidades biomédicas combinando triplas linearizadas com informações de sinônimos. No entanto, os resultados mostraram que essas adições trouxeram apenas melhorias mínimas. Isso destaca a necessidade de técnicas mais avançadas para enfrentar as complexidades da ligação de entidades em contextos biomédicos.

No futuro, caminhos de pesquisa promissores podem envolver desenvolver melhores métodos para ajudar os modelos a aprender com conhecimento externo de forma mais eficaz. Por exemplo, trabalhos futuros poderiam explorar o uso de estruturas de gráfico de forma mais direta, empregando Redes Neurais de Grafos para permitir que o modelo aproveite as relações no gráfico de conhecimento. A jornada para melhorar a ligação de entidades biomédicas continua, exigindo inovação e investigação contínuas nesta área importante.