| アイテムタイプ |
デフォルトアイテムタイプ（フル）(1) |
| 公開日 |
2025-06-06 |
| タイトル |
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タイトル |
OURad at the NTCIR-18 RadNLP Task: Predicting Lung Cancer Clinical Staging from Radiology Reports Using Few-Shot Prompting of Large Language Models |
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言語 |
en |
| 作成者 |
Junya Sato
Kosuke Kita
Daiki Nishigaki
Miyuki Tomiyama
Masatoshi Hori
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| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
In this paper, we describe our proposed systems for the Japanese main task and sub task in Natural Language Processing for Radiology 2024 shared task. We employed Generative Pre-trained Transformer models and applied a few-shot prompting approach to tackle the classification task for lung cancer TNM staging from free-text radiology reports. Our method first performs zero-shot prompting using training data and then refines the final predictions by incorporating examples of incorrect predictions into the prompt. We demonstrate that this approach outperforms several BERT-based models and other open-source large language models. On the test data, our method achieved a Joint Accuracy (fine) of 0.732 for the main task and an overall micro F2.0 of 0.688 for the sub task, ranking 3rd in both categories. |
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言語 |
en |
| 出版者 |
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出版者 |
NII Institutional Repository |
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言語 |
en |
| 日付 |
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日付 |
2025-06-06 |
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日付タイプ |
Issued |
| 言語 |
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言語 |
eng |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.20736/0002002063 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| 関連情報 |
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関連タイプ |
isReferencedBy |
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識別子タイプ |
URI |
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関連識別子 |
https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-18/index.html |
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言語 |
en |
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関連名称 |
NTCIR-18 Conference |
| 開始ページ |
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開始ページ |
none |
| 会議記述 |
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会議名 |
NTCIR-18 Conference |
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言語 |
en |
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回次 |
18 |
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主催機関 |
National Institute of Informatics |
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言語 |
en |
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開始年 |
2025 |
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開始月 |
6 |
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開始日 |
10 |
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終了年 |
2025 |
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終了月 |
6 |
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終了日 |
13 |
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開催期間 |
June 10-13, 2025 |
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言語 |
en |
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開催会場 |
National Institute of Informatics |
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言語 |
en |
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開催国 |
JPN |
03-NTCIR18-RADNLP-SatoJ.pdf (567.2 KB)
