arXiv 自然语言处理· Songtao Li, Yijia Zhang, Shidi Zhang, Jianyuan Yuan, Fengyu Zhang, Hongfei Lin·· 5 小时前AI 评分35
GAMA：面向 Schema-as-Code 生物医学命名实体识别的准则增强多智能体框架
A Guideline-Augmented Multi-Agent Framework for Schema-as-Code Biomedical Named Entity Recognition
AI 导读
研究人员提出了面向生物医学命名实体识别（BioNER）的准则增强多智能体框架 GAMA，旨在解决大语言模型在实体边界与结构格式控制上的不足。该框架通过归纳并验证标注规则构建数据集专属准则记忆，结合规划与代码生成组件输出符合模式约束的实体对象，并通过验证模块执行双循环修正。在 5 个常用 BioNER 数据集上的实验表明，GAMA 性能持续优于现有强基线模型。
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