SciClaims: An End-to-End Generative System for Biomedical Claim Analysis

要約

科学文献、特に生物医学研究における重要な主張を検証することは、正確性を確保し、知識を高めるために不可欠です。
このプロセスは、急速な科学的進歩が自動化と深いドメインの専門知識を必要とする製薬業界のようなセクターで重要です。
ただし、現在のソリューションには大きな制限があります。
それらは、すべてのクレーム抽出、証拠の検索、および検証手順を含むエンドツーエンドのパイプラインを欠いています。
複雑なNLPおよび情報検索パイプラインに依存している。
多くの場合、請求検証の結果に対して明確でユーザーフレンドリーな正当化を提供できません。
これらの課題に対処するために、科学的請求分析プロセス全体をシームレスに統合する最先端の大手言語モデル（LLMS）を搭載した高度なシステムであるSciclaimsを紹介します。
Sciclaimsは、追加の微調整を必要とせずに、クレーム抽出と検証の両方で以前のアプローチを上回り、自動科学的請求分析のための新しいベンチマークを設定します。

要約(オリジナル)

Validating key claims in scientific literature, particularly in biomedical research, is essential for ensuring accuracy and advancing knowledge. This process is critical in sectors like the pharmaceutical industry, where rapid scientific progress requires automation and deep domain expertise. However, current solutions have significant limitations. They lack end-to-end pipelines encompassing all claim extraction, evidence retrieval, and verification steps; rely on complex NLP and information retrieval pipelines prone to multiple failure points; and often fail to provide clear, user-friendly justifications for claim verification outcomes. To address these challenges, we introduce SciClaims, an advanced system powered by state-of-the-art large language models (LLMs) that seamlessly integrates the entire scientific claim analysis process. SciClaims outperforms previous approaches in both claim extraction and verification without requiring additional fine-tuning, setting a new benchmark for automated scientific claim analysis.

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