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多様な出力形式における生物医学固有表現認識のための軽量大規模言語モデルの分析 Analysing Lightweight Large Language Models for Biomedical Named Entity Recognition on Diverse Ouput Formats
AI要約 本研究は、軽量大規模言語モデルを用いた生物医学分野の固有表現認識(NER)タスクを、複数の出力形式にわたって分析している。各種出力形式がモデル性能に与える影響を評価し、軽量LLMのバイオメディカルNERへの適用可能性を検証する。
EN This paper analyses lightweight large language models for biomedical Named Entity Recognition (NER) tasks across diverse output formats, evaluating how output format choices impact model performance and the applicability of lightweight LLMs in the biomedical domain.