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Präzise Extraktion von Beziehungen zwischen Akupunkturpunkten mithilfe großer Sprachmodelle
核心概念
Große Sprachmodelle wie GPT sind effektiv bei der Extraktion von Beziehungen zwischen Akupunkturpunkten und der menschlichen Anatomie, was die Genauigkeit der Akupunkturpunktlokalisation verbessern und die Qualität der Behandlung, die Behandlungsergebnisse und die Forschung zur Akupunktur fördern kann.
摘要
Die Studie vergleicht die Leistung traditioneller Deep-Learning-Modelle (LSTM, BioBERT) mit GPT-Modellen bei der Extraktion von Beziehungen im Zusammenhang mit Akupunkturpunktlokalisationen. Die Ergebnisse zeigen, dass das feinabgestimmte GPT-3.5-Modell über alle Beziehungstypen hinweg die besten Leistungen erbringt, mit einem mikroskopischen durchschnittlichen F1-Wert von 0,92.
Das feinabgestimmte GPT-3.5-Modell erzielte die höchsten Präzisions-, Recall- und F1-Werte für die Beziehungstypen "direction_of", "distance_of", "part_of", "near_acupoint" und "located_near". Dies unterstreicht die Effektivität von LLMs wie GPT bei der Extraktion von Beziehungen im Zusammenhang mit Akupunkturpunkten und hat Auswirkungen auf die genaue Modellierung von Akupunkturwissen sowie die Förderung der Standardimplementierung in der Akupunkturausbildung und -praxis.
Die Studie trägt auch zur Weiterentwicklung von Informatiikanwendungen in der traditionellen und komplementären Medizin bei und zeigt das Potenzial von LLMs in der Verarbeitung natürlicher Sprache auf.
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Relation Extraction Using Large Language Models
統計資料
"Die feinabgestimmte GPT-3.5 erzielte die höchste mikroskopische durchschnittliche Präzision von 0,91."
"Die feinabgestimmte GPT-3.5 erzielte die höchste mikroskopische durchschnittliche Rückrufquote von 0,94."
"Die feinabgestimmte GPT-3.5 erzielte den höchsten mikroskopischen durchschnittlichen F1-Wert von 0,92."
引述
"Die Ergebnisse unterstreichen die Effektivität von LLMs wie GPT bei der Extraktion von Beziehungen im Zusammenhang mit Akupunkturpunkten und haben Auswirkungen auf die genaue Modellierung von Akupunkturwissen sowie die Förderung der Standardimplementierung in der Akupunkturausbildung und -praxis."
"Die Studie trägt auch zur Weiterentwicklung von Informatiikanwendungen in der traditionellen und komplementären Medizin bei und zeigt das Potenzial von LLMs in der Verarbeitung natürlicher Sprache auf."
深入探究
Wie können die Erkenntnisse dieser Studie auf andere Bereiche der traditionellen und komplementären Medizin übertragen werden, um die Genauigkeit und Standardisierung der Behandlungsmethoden zu verbessern?
Die Erkenntnisse dieser Studie können auf andere Bereiche der traditionellen und komplementären Medizin übertragen werden, um die Genauigkeit und Standardisierung der Behandlungsmethoden zu verbessern, indem ähnliche Ansätze zur Relationsextraktion angewendet werden. Durch die Nutzung von Large Language Models (LLMs) wie GPT können komplexe Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten in medizinischen Texten extrahiert werden. Dies ermöglicht eine präzisere Modellierung von Wissen und Informationen in der traditionellen Medizin, was wiederum die Qualität der Behandlung verbessern kann. Indem man die Fähigkeit von LLMs nutzt, Beziehungen zwischen Akupunkturpunkten, Anatomie und anderen medizinischen Konzepten zu extrahieren, können Standards für die Behandlungsmethoden etabliert und die Effektivität der Therapie erhöht werden. Die Anwendung dieser fortschrittlichen Technologien auf verschiedene Bereiche der traditionellen Medizin kann dazu beitragen, die Genauigkeit, Effizienz und Wirksamkeit der Behandlungsmethoden zu verbessern.
Welche Herausforderungen und Einschränkungen könnten bei der Übertragung dieser Methoden auf klinische Texte auftreten, die nicht so strukturiert und formalisiert sind wie der WHO-Standard?
Bei der Übertragung dieser Methoden auf klinische Texte, die nicht so strukturiert und formalisiert sind wie der WHO-Standard, könnten verschiedene Herausforderungen und Einschränkungen auftreten. Einige dieser Herausforderungen könnten sein:
Unstrukturierte Daten: Klinische Texte können unstrukturiert sein und eine Vielzahl von Schreibstilen, Abkürzungen und informellen Ausdrücken enthalten, was die Extraktion von Beziehungen erschweren kann.
Mangelnde Standardisierung: Im Gegensatz zum WHO-Standard können klinische Texte unterschiedliche Terminologien, Formatierungen und Schreibweisen aufweisen, was die Automatisierung von Relationsextraktion erschwert.
Rauschen und Redundanz: Klinische Texte können rauschig sein und redundante Informationen enthalten, was die Identifizierung relevanter Beziehungen erschweren kann.
Fehlende Annotation: Das Fehlen von annotierten Daten für das Training von Modellen zur Relationsextraktion in klinischen Texten kann die Leistungsfähigkeit und Generalisierbarkeit der Modelle beeinträchtigen.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, könnten Techniken wie aktives Lernen, Transferlernen und die Integration von Domänenwissen in die Modellierung eingesetzt werden, um die Extraktion von Beziehungen in unstrukturierten klinischen Texten zu verbessern.
Wie können die Erkenntnisse dieser Studie dazu beitragen, das Verständnis der Beziehungen zwischen Akupunkturpunkten, Anatomie und Physiologie des menschlichen Körpers zu vertiefen und neue Erkenntnisse über die zugrunde liegenden Mechanismen der Akupunktur zu gewinnen?
Die Erkenntnisse dieser Studie tragen dazu bei, das Verständnis der Beziehungen zwischen Akupunkturpunkten, Anatomie und Physiologie des menschlichen Körpers zu vertiefen, indem sie präzise Beziehungen zwischen diesen Entitäten extrahieren und analysieren. Durch die Anwendung von LLMs wie GPT können komplexe Beziehungen in klinischen Texten identifiziert werden, was zu einem tieferen Verständnis der anatomischen und physiologischen Grundlagen der Akupunktur führt. Indem man die Beziehungen zwischen Akupunkturpunkten und anatomischen Strukturen genauer untersucht, können neue Erkenntnisse über die zugrunde liegenden Mechanismen der Akupunktur gewonnen werden. Dies kann dazu beitragen, die Wirksamkeit und Effizienz der Akupunkturtherapie zu verbessern und neue Ansätze für die Behandlung verschiedener Erkrankungen zu entwickeln.
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