Extracting Knowledge From Scientific Texts on Patient-Derived Cancer Models Using Large Language Models: Algorithm Development and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patient-derived cancer models (PDCMs) have become essential tools in cancer research and preclinical studies. Consequently, the number of publications on PDCMs has increased significantly over the past decade. Advances in artificial intelligence, particularly in large language models (LLMs), offer promising solutions for extracting knowledge from scientific literature at scale. Objective: This study aims to investigate LLM-based systems, focusing specifically on prompting techniques for the automated extraction of PDCM-related entities from scientific texts. Methods: We explore 2 LLM-prompting approaches. The classic method, direct prompting, involves manually designing a prompt. Our direct prompt consists of an instruction, entity-type definitions, gold examples, and a query. In addition, we experiment with a novel and underexplored prompting strategy-soft prompting. Unlike direct prompting, soft prompts are trainable continuous vectors that learn from provided data. We evaluate both prompting approaches across state-of-the-art proprietary and open LLMs. Results: We manually annotated 100 abstracts of PDCM-relevant papers, focusing on PDCM papers with data deposited in the CancerModels.Org platform. The resulting gold annotations span 15 entity types for a total 3313 entity mentions, which we split across training (2089 entities), development (542 entities) and held-out, eye-off test (682 entities) sets. Evaluation includes the standard metrics of precision or positive predictive value, recall or sensitivity, and F1-score (harmonic mean of precision and recall) in 2 settings: an exact match setting, where spans of gold and predicted annotations have to match exactly, and an overlapping match setting, where the spans of gold and predicted annotations have to overlap. GPT4-o with direct prompting achieved F1-scores of 50.48 and 71.36 for exact and overlapping match settings, respectively. In both evaluation settings, LLaMA3 soft prompting improved performance over direct prompting (F1-score from 7.06 to 46.68 in the exact match setting; and 12.0 to 71.80 in the overlapping evaluation setting). Results with LLaMA3 soft prompting are slightly higher than GPT4-o direct prompting in the overlapping match evaluation setting. Conclusions: We investigated LLM-prompting techniques for the automatic extraction of PDCM-relevant entities from scientific texts, comparing the traditional direct prompting approach with the emerging soft prompting method. In our experiments, GPT4-o demonstrated strong performance with direct prompting, maintaining competitive results. Meanwhile, soft prompting significantly enhanced the performance of smaller open LLMs. Our findings suggest that training soft prompts on smaller open models can achieve performance levels comparable to those of proprietary very large language models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».