Communication Dans Un Congrès Année : 2025

Summarization for Generative Relation Extraction in the Microbiome Domain

Résumé

We explore a generative relation extraction (RE) pipeline tailored to the study of interactions in the intestinal microbiome, a complex and low-resource biomedical domain. Our method leverages summarization with large language models (LLMs) to refine context before extracting relations via instruction-tuned generation. Preliminary results on a dedicated corpus show that summarization improves generative RE performance by reducing noise and guiding the model. However, BERT-based RE approaches still outperform generative models. This ongoing work demonstrates the potential of generative methods to support the study of specialized domains in low-resources setting.

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hal-05329740 , version 1 (26-10-2025)

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  • HAL Id : hal-05329740 , version 1

Citer

Oumaima El Khettari, Solen Quiniou, Samuel Chaffron. Summarization for Generative Relation Extraction in the Microbiome Domain. 20e Conférence en Recherche d’Information et Applications (CORIA) 32ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) 27ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL) Les 18e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI (RJCRI), 2025, Marseille, France. pp.68-82. ⟨hal-05329740⟩
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