Multi-objective Representation for Numbers in Clinical Narratives: A CamemBERT-Bio-Based Alternative to Large-Scale LLMs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The processing of numerical values is a rapidly developing area in the field of Language Models (LLMs). Despite numerous advancements achieved by previous research, significant challenges persist, particularly within the healthcare domain. This paper investigates the limitations of Transformer models in understanding numerical values. \textit{Objective:} this research aims to categorize numerical values extracted from medical documents into eight specific physiological categories using CamemBERT-bio. \textit{Methods:} In a context where scalable methods and Large Language Models (LLMs) are emphasized, we explore lifting the limitations of transformer-based models. We examine two strategies: fine-tuning CamemBERT-bio on a small medical dataset, integrating Label Embedding for Self-Attention (LESA), and combining LESA with additional enhancement techniques such as Xval. Given that CamemBERT-bio is already pre-trained on a large medical dataset, the first approach aims to update its encoder with the newly added label embeddings technique. In contrast, the second approach seeks to develop multiple representations of numbers (contextual and magnitude-based) to achieve more robust number embeddings. \textit{Results:} As anticipated, fine-tuning the standard CamemBERT-bio on our small medical dataset did not improve F1 scores. However, significant improvements were observed with CamemBERT-bio + LESA, resulting in an over 13\% increase. Similar enhancements were noted when combining LESA with Xval, outperforming conventional methods and giving comparable results to GPT-4 \textit{Conclusions and Novelty:} This study introduces two innovative techniques for handling numerical data, which are also applicable to other modalities. We illustrate how these techniques can improve the performance of Transformer-based models, achieving more reliable classification results even with small datasets.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle