論文の概要: Prompt Engineering for Healthcare: Methodologies and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14670v2
- Date: Sat, 23 Mar 2024 10:10:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 03:48:08.020679
- Title: Prompt Engineering for Healthcare: Methodologies and Applications
- Title（参考訳）: 医療用プロンプトエンジニアリングの方法論と応用
- Authors: Jiaqi Wang, Enze Shi, Sigang Yu, Zihao Wu, Chong Ma, Haixing Dai, Qiushi Yang, Yanqing Kang, Jinru Wu, Huawen Hu, Chenxi Yue, Haiyang Zhang, Yiheng Liu, Yi Pan, Zhengliang Liu, Lichao Sun, Xiang Li, Bao Ge, Xi Jiang, Dajiang Zhu, Yixuan Yuan, Dinggang Shen, Tianming Liu, Shu Zhang,
- Abstract要約: 本総説では,医学分野の自然言語処理分野における情報工学の最近の進歩を紹介する。
我々は、迅速なエンジニアリングの開発を提供し、その医療自然言語処理アプリケーションへの重要な貢献を強調します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.63832575498844
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Prompt engineering is a critical technique in the field of natural language processing that involves designing and optimizing the prompts used to input information into models, aiming to enhance their performance on specific tasks. With the recent advancements in large language models, prompt engineering has shown significant superiority across various domains and has become increasingly important in the healthcare domain. However, there is a lack of comprehensive reviews specifically focusing on prompt engineering in the medical field. This review will introduce the latest advances in prompt engineering in the field of natural language processing for the medical field. First, we will provide the development of prompt engineering and emphasize its significant contributions to healthcare natural language processing applications such as question-answering systems, text summarization, and machine translation. With the continuous improvement of general large language models, the importance of prompt engineering in the healthcare domain is becoming increasingly prominent. The aim of this article is to provide useful resources and bridges for healthcare natural language processing researchers to better explore the application of prompt engineering in this field. We hope that this review can provide new ideas and inspire for research and application in medical natural language processing.
- Abstract（参考訳）: プロンプトエンジニアリング(英: Prompt engineering)は、自然言語処理の分野で重要な技術であり、特定のタスクにおけるパフォーマンスの向上を目的として、モデルへの情報入力に使用されるプロンプトの設計と最適化を行う。
近年の大規模言語モデルの発展に伴い、迅速なエンジニアリングは様々な領域において大きな優位性を示し、医療分野においてますます重要になっている。
しかし、医療分野における迅速な工学に焦点を当てた総合的なレビューは欠如している。
本総説では,医学分野の自然言語処理分野における情報工学の最近の進歩を紹介する。
まず、素早い工学の発展と、質問応答システム、テキスト要約、機械翻訳などの医療自然言語処理アプリケーションへの重要な貢献を強調します。
一般の大規模言語モデルの継続的な改善により、医療分野における迅速なエンジニアリングの重要性がますます高まっている。
本論文の目的は、医療自然言語処理研究者がこの分野における即時工学の応用をよりよく探求するための有用な資源と橋渡しを提供することである。
このレビューは、新しいアイデアを提供し、医学自然言語処理の研究と応用に刺激を与えてくれることを願っている。
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