基于提示的社交媒体文本精简中文专业翻译

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本文介绍了一种从大规模、嘈杂的社交媒体文本数据集中进行基于提示的心理健康筛查的方法。我们的方法使用 GPT 3.5 进行提示，以区分可能与任务更相关的出版物，然后使用直观的词袋文本分类器来预测实际用户标签。结果发现与 BERT 专家混合分类器相当，并且只需要一小部分计算成本。

该研究介绍了在临床决策中应用大型语言模型的方法，重点关注OpenAI的ChatGPT。通过上下文提示进行高质量二元分类任务的应用，探索了LLMs的动态性。论文提出了LLMs在临床决策辅助系统中的应用方法，并强调了提示设计和领域知识整合的重要性。