QUB-Cirdan 在“Discharge Me!”任务中的表现：基于开源大语言模型的零样本出院信生成
计算与语言
2024-06-28 v2
摘要
BioNLP ACL'24 关于简化出院文档的共享任务旨在通过自动化创建患者出院信的关键部分来减轻临床医生的行政负担。本文介绍了我们使用 Llama3 8B 量化模型生成“简要住院病程”和“出院指导”部分的方法。我们采用零样本方法结合检索增强生成（RAG）来生成简洁、上下文准确的摘要。我们的贡献包括开发了一种基于精心策划模板的方法以确保可靠性和一致性，以及集成了用于词数预测的 RAG。我们还描述了几次不成功的实验，以提供我们在竞赛中的路径见解。我们的结果证明了我们方法的有效性和效率，在多个评估指标上取得了高分。
引用
@article{arxiv.2406.00041,
title = {QUB-Cirdan at "Discharge Me!": Zero shot discharge letter generation by open-source LLM},
author = {Rui Guo and Greg Farnan and Niall McLaughlin and Barry Devereux},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.00041},
year = {2024}
}
备注
BioNLP 2024 workshop