BeLink：面向生物医学实体链接的生成式重排序
计算与语言
2026-05-22 v1 人工智能
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摘要
尽管近期进展显著，但基于大型语言模型（LLM）的生物医学实体链接（BEL）仍存在计算效率低且在实际场景中部署具有挑战的问题。本文演示了对开源生成式模型进行指令调优可为 BEL 流水线的重排序阶段提供有效解决方案。我们提出了一套集合指令调优方案，使快速且精确的候选选择成为可能。我们的方法在多个 BEL 基准测试上均表现出色，显著提升链接准确率（提升 3%~24%），同时缩短推理时间。我们将生成式重排序器集成到 BeLink 中，后者是一个模块化的、面向实际应用的端到端 BEL 系统。
引用
@article{arxiv.2605.22501,
title = {BeLink: Biomedical Entity Linking Meets Generative Re-Ranking},
author = {Darya Shlyk and Stefano Montanelli and Lawrence Hunter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.22501},
year = {2026}
}
备注
Accepted to ACM SIGIR 2026