超越GPT-NER:ChatGPT作为医疗机构中不连续命名实体认可的集体仲裁员
Tzu-Chieh Chen1, Wen-Yang Lin1
1Dept. of Computer Science and Information Engineering, National University of Kaohsiung, Taiwan.
本研究引入了一种用于医学中不连续命名实体识别 (DNER) 的新型组合方法,使用ChatGPT作为仲裁器来提高识别临床实体的准确性.
科学领域:
- 自然语言处理 (NLP) 是一种自然语言处理.
- 医疗信息学 医疗信息学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 在医学中,命名实体识别 (NER) 识别了关键的临床实体,如药物和症状.
- 不连续的NER (DNER),实体跨越多个句子,是一个重大的挑战.
- 现有的DNER方法并没有广泛利用集体学习.
研究的目的:
- 为DNER在医疗领域提出一种新的集体学习方法.
- 将像ChatGPT这样的大型语言模型 (LLM) 集成到NER.com的整体框架中.
- 通过利用组合技术来解决当前DNER方法的局限性.
主要方法:
- 开发了一种使用ChatGPT作为仲裁器的新型组合方法.
- 在整体中集成了五个最先进的 (SOTA) NER 模型.
- 采用了为ChatGPT在整体中的角色定制提示符工程.
- 在三个基准医学数据集上对该方法进行了评估:CADEC,ShARe13和ShARe14.
主要成果:
- 拟议的ChatGPT坐标集显著优于现有的SOTA NER模型.
- 在F1得分方面取得了1.13% (CADEC),0.54% (ShARe13) 和0.67% (ShARe14) 的改善.
- 与投票组合和GPT-3.5/GPT-4模型相比,表现出优异的性能.
结论:
- 在临床文本中,ChatGPT坐标组合方法对应DNER是有效的.
- 整合像ChatGPT这样的LLM作为仲裁员可以提高NER在医疗环境中的表现.
- 这种方法为改善自动化临床实体提取提供了一个有希望的方向.
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