DOMAIN-SPECIFIC ADAPTATION AND MULTI-HOP REASONING IN CHEMISTRY AND BIOMEDICINE
Notice bibliographique
Résumé
Large language models (LLMs) and embedding techniques have transformed general-purpose NLP, but their performance degrades on specialized scientific texts. In this thesis, we make three contributions to bridge this gap. First, we introduce two large-scale benchmark suites: ChemTEB, comprising 35 tasks on chemical corpora drawn from PubChem, CoconutDB, Safety Data Sheets, and Wikipedia; and MedTEB, comprising 51 medical tasks spanning EHR notes, PubMed abstracts, and clinical question–answer sets. Both cover classification, clustering, pair classification, retrieval, and bitext mining. Second, we propose MedTE, a 768-dimensional embedding model fine-tuned via self-supervised contrastive learning on an extensive biomedical corpus, which achieves state-of-the-art performance on MedTEB. Third, we develop GraphRAG, an automated pipeline that constructs chemical knowledge graphs from ChemRxiv preprints and generates multi-hop questions to assess compositional reasoning. Through rigorous evaluation, we show that ChemTEB reveals critical weaknesses in current chemical embeddings and that even with perfect context, LLMs achieve under 50\% accuracy on multi-hop chemistry question answering. We release all benchmarks, code, and models to foster further research in domain adaptation and compositional reasoning for specialized NLP applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».