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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
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 提出了RadGraph2数据集，用于从放射学报告中提取信息。
- RadGraph2专注于捕捉疾病状态和设备放置随时间变化的情况。
- 介绍了基于关系组织实体的层次结构模式，提高信息提取模型的性能。
- 对DyGIE++框架进行了修改，得到HGIE模型，优于先前模型。
- RadGraph2使模型能够捕捉更多种类的发现，关系提取表现更好。
- 为开发可以追踪疾病进展的自动化系统提供了基础。
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