Mining for Species, Locations, Habitats, and Ecosystems from Scientific Papers in Invasion Biology: A Large-Scale Exploratory Study with Large Language Models

要約

この論文では、侵略生物学の文献から重要な生態学的存在を採掘するために、大規模な言語モデル（LLMS）の能力を活用する探索的研究を提示します。
具体的には、種の名前、その場所、関連する生息地、生態系の抽出、種の広がりを理解し、将来の侵略の予測、保全の取り組みへの情報を得るために重要な情報を抽出することに焦点を当てています。
従来のテキストマイニングアプローチは、生態学的用語の複雑さと、これらのテキストに見られる微妙な言語パターンに苦労することがよくあります。
ドメイン固有の微調整なしで汎用LLMを適用することにより、生態学的エンティティ抽出にこれらのモデルを使用するという約束と制限の両方を明らかにします。
そうすることで、この研究は、研究者や実践者が生物学的侵略の理解と管理を支援できる、より高度で自動化された知識抽出ツールの基礎を築きます。

要約(オリジナル)

This paper presents an exploratory study that harnesses the capabilities of large language models (LLMs) to mine key ecological entities from invasion biology literature. Specifically, we focus on extracting species names, their locations, associated habitats, and ecosystems, information that is critical for understanding species spread, predicting future invasions, and informing conservation efforts. Traditional text mining approaches often struggle with the complexity of ecological terminology and the subtle linguistic patterns found in these texts. By applying general-purpose LLMs without domain-specific fine-tuning, we uncover both the promise and limitations of using these models for ecological entity extraction. In doing so, this study lays the groundwork for more advanced, automated knowledge extraction tools that can aid researchers and practitioners in understanding and managing biological invasions.

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