Intelligent Understanding of Large Language Models in Traditional Chinese Medicine Based on Prompt Engineering Framework

📄 arXiv: 2410.19451v1 📥 PDF

作者: Yirui Chen, Qinyu Xiao, Jia Yi, Jing Chen, Mengyang Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-25

💡 一句话要点

提出TCM-Prompt框架，提升大语言模型在中医药领域的理解能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 中医药 大语言模型 提示工程 自然语言处理 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在中医药领域应用面临专业知识理解不足的挑战，限制了其应用效果。
  2. 论文提出TCM-Prompt框架，通过集成多种技术，优化模型对中医药知识的理解和应用。
  3. 实验表明，TCM-Prompt在疾病分类、证候识别等任务上优于基线方法，提升了模型性能。

📝 摘要（中文）

本文探讨了提示工程在增强大语言模型（LLM）于中医药（TCM）领域性能方面的应用。我们提出了TCM-Prompt，一个集成了各种预训练语言模型（PLM）、模板、分词和词汇化方法的框架，使研究人员能够轻松构建和微调模型，以用于特定的中医药相关任务。我们在疾病分类、证候识别、中药推荐和通用NLP任务上进行了实验，证明了我们的方法与基线方法相比的有效性和优越性。我们的研究结果表明，提示工程是一种很有前景的技术，可以提高LLM在像中医药这样的专业领域的性能，并具有在数字化、现代化和个性化医疗中的潜在应用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）在中医药（TCM）领域应用时，由于缺乏专业知识和领域适应性而导致的性能瓶颈问题。现有方法难以有效利用LLM的强大能力来处理TCM相关的复杂任务，例如疾病分类、证候识别和中药推荐等。

核心思路：论文的核心思路是利用提示工程（Prompt Engineering）来引导LLM更好地理解和应用TCM知识。通过精心设计的提示模板、分词策略和词汇化方法，将TCM领域的专业知识融入到LLM的输入中，从而提高模型在该领域的性能。这种方法旨在弥合通用LLM与特定领域知识之间的差距。

技术框架：TCM-Prompt框架主要包含以下几个核心模块：1) 预训练语言模型（PLM）选择模块，支持集成多种PLM；2) 提示模板构建模块，用于设计针对不同TCM任务的提示模板；3) 分词模块，用于对TCM文本进行有效分词；4) 词汇化模块，将分词结果转化为LLM能够理解的输入形式。研究人员可以根据具体任务需求，灵活选择和组合这些模块，构建定制化的TCM-Prompt模型。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个专门针对中医药领域的提示工程框架TCM-Prompt。与通用的提示工程方法相比，TCM-Prompt更加关注TCM领域的特点和需求，通过集成领域相关的分词和词汇化方法，更好地将TCM知识融入到LLM的输入中。此外，TCM-Prompt框架具有良好的可扩展性和灵活性，方便研究人员针对不同的TCM任务进行定制化开发。

关键设计：在提示模板设计方面，论文可能采用了基于知识图谱或专家经验的方法，构建包含疾病、证候、药物等信息的结构化提示。在分词方面，可能使用了针对中医药文本的专业分词工具或算法，以提高分词的准确性。在词汇化方面，可能采用了领域相关的词嵌入或知识表示方法，将TCM术语转化为LLM能够理解的向量表示。

📊 实验亮点

实验结果表明，TCM-Prompt框架在疾病分类、证候识别、中药推荐等任务上均取得了显著的性能提升。与基线方法相比，TCM-Prompt在各项指标上均有明显优势，验证了提示工程在中医药领域应用的有效性。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于中医药数字化、现代化和个性化医疗等领域。例如，可以构建智能中医辅助诊断系统，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定；可以开发个性化中药推荐系统，为患者提供更精准的用药指导；还可以用于中医药知识库的构建和维护，促进中医药知识的传承和发展。

📄 摘要（原文）

This paper explores the application of prompt engineering to enhance the performance of large language models (LLMs) in the domain of Traditional Chinese Medicine (TCM). We propose TCM-Prompt, a framework that integrates various pre-trained language models (PLMs), templates, tokenization, and verbalization methods, allowing researchers to easily construct and fine-tune models for specific TCM-related tasks. We conducted experiments on disease classification, syndrome identification, herbal medicine recommendation, and general NLP tasks, demonstrating the effectiveness and superiority of our approach compared to baseline methods. Our findings suggest that prompt engineering is a promising technique for improving the performance of LLMs in specialized domains like TCM, with potential applications in digitalization, modernization, and personalized medicine.