规则基础的见解能否增强大型语言模型在放射科报告分类中的应用？介绍RadPrompt方法论
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了从胸部X光片中提取病理特征时，传统标记提取方法在应对句法多样性方面的局限。通过引入RadPert这一不确定性感知的信息框架和简化的规则集，研究者们开发了RadPrompt多轮提示策略，显著提升了大型语言模型的零-shot预测能力，研究结果显示RadPrompt在F1得分上超越了GPT-4 Turbo，并展现了大型语言模型与规则基础模型的协同潜力。
我们提出了RadGraph2数据集，用于从放射学报告中提取信息。通过层次结构模式和HGIE模型，我们的方法在信息提取任务中表现优于先前的模型。RadGraph2使模型能够捕捉更多种类的发现，并在关系提取方面表现更好。这项工作为开发可以追踪疾病进展的自动化系统提供了基础。
