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.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
