論文の概要: Intelligent Understanding of Large Language Models in Traditional Chinese Medicine Based on Prompt Engineering Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19451v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 10:24:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:37:57.649307
• Title: Intelligent Understanding of Large Language Models in Traditional Chinese Medicine Based on Prompt Engineering Framework
• Title（参考訳）: プロンプト工学的枠組みに基づく漢方医学における大規模言語モデルの知能的理解
• Authors: Yirui Chen, Qinyu Xiao, Jia Yi, Jing Chen, Mengyang Wang,
• Abstract要約: 本稿では,事前学習型言語モデル(PLM)やテンプレート,トークン化,動詞化などを統合するフレームワークであるTCM-Promptを提案する。 疾患分類,シンドローム同定,ハーブ・メディカル・レコメンデーション,一般NLPタスクについて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.990633038739491
• License:
• Abstract: This paper explores the application of prompt engineering to enhance the performance of large language models (LLMs) in the domain of Traditional Chinese Medicine (TCM). We propose TCM-Prompt, a framework that integrates various pre-trained language models (PLMs), templates, tokenization, and verbalization methods, allowing researchers to easily construct and fine-tune models for specific TCM-related tasks. We conducted experiments on disease classification, syndrome identification, herbal medicine recommendation, and general NLP tasks, demonstrating the effectiveness and superiority of our approach compared to baseline methods. Our findings suggest that prompt engineering is a promising technique for improving the performance of LLMs in specialized domains like TCM, with potential applications in digitalization, modernization, and personalized medicine.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,中国伝統医学(TCM)分野における大規模言語モデル(LLM)の性能向上を目的とした,プロンプトエンジニアリングの適用について検討する。 本稿では,様々な事前学習言語モデル(PLM),テンプレート,トークン化,言語化手法を統合したTCM-Promptを提案する。 本研究は, 疾患分類, シンドロームの同定, ハーブ・メディカル・レコメンデーション, 一般NLPタスクについて実験を行い, ベースライン法と比較して, アプローチの有効性と優位性を実証した。 本研究は, デジタル化, モダナイゼーション, パーソナライズド医療に応用可能な, TCMのような専門分野におけるLCMの性能向上に期待できる技術であることが示唆された。

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