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OpenTCM: A GraphRAG-Empowered LLM-based System for Traditional Chinese Medicine Knowledge Retrieval and Diagnosis

Created by
  • Haebom

作者

Jinglin He, Yunqi Guo, Lai Kwan Lam, Waikei Leung, Lixing He, Yuanan Jiang, Chi Chiu Wang, Guoliang Xing, Hongkai Chen

概要

本論文は、従来の中医学(TCM)の近代化とアクセシビリティを向上させるために、大規模言語モデル(LLM)ベースのシステムであるOpenTCMを開発した研究結果を示しています。中国語の文字を抽出し、48,000を超えるエンティティと152,000を超える関係で構成された多重関係知識グラフを構築しました。 4.378、診断質問の回答で4.045の平均的な専門家スコア(MES)を達成し、既存の最先端のソリューションを上回るパフォーマンスを示しました。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
LLMと知識グラフを組み合わせたTCM情報検索と診断支援システムの開発における新たな可能性の提示
古典中国語文献分析とTCM概念間の複雑な意味関係のモデリングに対する効果的な解決策の提示
モデルを微調整せずにGraphRAGを活用して、高い精度と効率性を達成。
実際のTCMユースケースにおける従来の最先端システムより優れた性能を実証
Limitations:
使用されたデータセットは婦人科関連の書籍に限定され、他のTCM分野への一般化の可能性に関するさらなる研究が必要です。
LLMおよび知識グラフの構築に使用される中国語中心モデルの言語的偏向の可能性を考慮した。
専門家の評価スコアに対する客観性と信頼性の追加検証が必要
システムのスケーラビリティとメンテナンスに関するさらなる研究が必要です。
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