연구진은 의료 논문에서 관계를 추출하는 데 LLM을 활용하는 방법을 연구했어요. 기존 방식은 지도 학습 모델을 사용하는데, 데이터가 부족하면 확장성과 적응성이 떨어져요.
pairwise 분류 방식은 높은 재현율을, joint 생성 방식은 높은 정밀도를 보여줘요. joint 생성 방식은 계산 효율성도 뛰어나요.
LLM 기반 방식은 기존 소량 데이터 방식(0.34)보다 높은 F1 점수(0.44)를 기록했지만, 지도 학습 기준(0.56)에는 미치지 못했어요. 하지만 희귀 관계 유형에서는 오히려 더 좋은 성능을 보였어요.