医薬品抽出と実体リンクのための大規模言語モデルとアンサンブル学習の活用

大規模言語モデルとアンサンブル学習を用いて、医薬品とその関連属性(用量、投与経路、強度、副作用など)を効果的に抽出し、標準的な臨床知識ベース(SNOMED-CT、BNF)にマッピングすることができる。