Didžiųjų kalbos modelių taikymas vaistų atpažinimui lietuviškuose klinikiniuose tekstuose
Lietuviškuose elektroninių sveikatos įrašų tekstuose didelė dalis kliniškai reikšmingos informacijos pateikiama nestruktūrizuotu pavidalu, tad automatinis vaistų ar kitų esybių atpažinimas tampa vis aktualesnis. Tyrime nagrinėtos didžiųjų kalbos modelių galimybės atlikti šį uždavinį žymint vaistus tekste specialiomis žymomis. Eksperimentuose naudoti „Gemini 2.5 Flash“ ir „Gemini 2.5 Flash-Lite“ modeliai bei skirtingos užklausų formuluotės. Gauti rezultatai parodė, kad tokie modeliai gali būti efektyviai taikomi vaistų atpažinimo uždaviniui, o didžiausią įtaką rezultatams turi užklausos formuluotė ir pateikti anotavimo pavyzdžiai.
Šis darbas apsaugotas Creative Commons priskyrimo 4.0 viešąja licencija.