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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-12 10:25 大規模言語モデルを用いた機能不全動物実験論文からの情報抽出プロンプトの考案 ○堀口維里優（東大）・芦原佑太（日大）・山川 宏（東大）  NC2023-51 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では、大規模言語モデル（LLM）を用いて、神経科学分野の文献から健常動物および機能不全動物に関する解剖学的、生理学的情報の抽出手法を検討した。このアプローチは、Brain Reference Architecture（BRA）駆動開発の基盤となる脳情報フロー（BIF）の網羅的蓄積に寄与することを目指している。特に、効果的なプロンプトの設計に焦点を当て、解剖学的記述に加えて生理学的実験結果の抽出を可能にするためのプロンプト内容の拡張について報告する。実験では、Few-shot Learningを取り入れたプロンプト設計が、神経科学文献からの情報抽出において高い記述抜粋整合性と記述的確性を達成したことを確認した。これは、BRA駆動開発に必要な解剖学的および生理学的情報の網羅的蓄積に新たな可能性を示唆する。本研究は、LLMを活用することの有効性を示し、プロンプト設計の重要性を強調する。これにより、脳型ソフトウェア設計の研究におけるより精緻な情報抽出への発展が期待される。 |
| （英） | In this study, we investigated a method for extracting anatomical and physiological information about healthy and dysfunctional animals from the neuroscience literature using a large language model (LLM). This approach aims to contribute to the exhaustive accumulation of brain information flow (BIF), which is the basis for Brain Reference Architecture (BRA)-driven development. In particular, we focus on the design of effective prompts and report on the extension of prompt content to allow the extraction of physiological experimental results in addition to anatomical descriptions. Experiments confirm that prompt design incorporating Few-shot Learning achieved high descriptive excerpt consistency and descriptive accuracy in extracting information from the neuroscience literature. This suggests new possibilities for the exhaustive accumulation of anatomical and physiological information needed for BRA-driven development. This study demonstrates the effectiveness of utilizing LLMs and emphasizes the importance of prompt design. This is expected to lead to more sophisticated information extraction in the study of brain-based software design. | |
| キーワード | （和） | BRA駆動開発 / 大規模言語モデル / / / / / / |
| （英） | Brain Reference Architecture driven development / LLM / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 418, NC2023-51, pp. 49-52, 2024年3月. | |
| 資料番号 | NC2023-51 | |
| 発行日 | 2024-03-04 (NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2023-51 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2024-03-11 - 2024-03-12 |
| 開催地（和） | 東京大学 |
| 開催地（英） | The Univ. of Tokyo |
| テーマ（和） | 脳アーキテクチャー, 一般（NC, ME） |
| テーマ（英） | Brain architecture, General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2024-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 大規模言語モデルを用いた機能不全動物実験論文からの情報抽出プロンプトの考案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Devising Information Extraction Prompts from Dysfunctional Animal Experimental Papers Using Large Language Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | BRA駆動開発 / Brain Reference Architecture driven development |
| キーワード(2)（和/英） | 大規模言語モデル / LLM |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀口 維里優 / Iriya Horiguchi / ホリグチ イリヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： U-Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 芦原 佑太 / Yuta Ashihara / アシハラ ユウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nichidai) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山川 宏 / Hiroshi Yamakawa / ヤマカワ ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： U-Tokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-12 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2023-51 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.418 |
| ページ範囲 | pp.49-52 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-03-04 (NC) |
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