SynCABEL: Synthetic Contextualized Augmentation for Biomedical Entity Linking

En 3 lignesSynCABEL utilise des LLM pour générer des exemples d'entraînement synthétiques contextualisés afin de pallier la rareté des données annotées en liaison d'entités biomédicales. Le framework atteint l'état de l'art sur MedMentions (anglais), QUAERO (français) et SPACCC (espagnol), avec 60% moins de données annotées que la supervision humaine complète. Un protocole LLM-as-a-judge évalue la validité clinique.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain