ChatGPT在生物医药领域的语义魔力：零-shot实力大挑战，实体与关系的超凡探索？

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🎉 ChatGPT的横空出世，引发了全球对AI语言能力的狂热讨论！它在医药行业的知识挖掘潜力，无疑点燃了应用热潮🔥。面对如何高效低成本地从文本中抽取出这门专业领域的知识，一直是科研者关注焦点🌟。ChatGPT这样的大模型，是否能成为解决这一挑战的新利器？我们进行了深入探索，通过严谨的试验测试了它的实体识别与关系抽取能力🔍。试验结果揭示，虽然ChatGPT展现出强大的语义理解，但在医药特定场景下，其知识提取精确度仍有待提升🌈。这促使我们思考如何优化模型，以最大化其在生物医药领域的价值💡。我们的研究不仅提供了实际操作的策略，也为未来的AI技术应用指明了方向。欢迎大家参与，一起分享试验过程中的发现与讨论，共同推动医药知识抽取技术的进步🌱！#ChatGPT测试 #医药知识提取 #AI优化策略

抽取能力综合测试

总体表现

🌟ChatGPT在生物医药领域的中文信息提取实力超群！它展现出强大的Zero-Shot技能，无论是实体识别还是关系抽取，都能轻松应对，达到甚至超越了基础业务需求的高度。💡只需巧妙引导（prompt），其表现堪比经过精细领域微调的模型，泛化能力无人能敌，遥领先于那些依赖特定训练的模型。🔥🔍ChatGPT在实体识别任务上的精准度令人印象深刻，几乎可以无缝融入实际工作流程中，无需额外调整或专业知识，就能提供高效且准确的结果。📊对于关系抽取，它展现出了强大的逻辑推理和理解能力，能够快速捕捉并解析复杂的业务关联。📈💡SEO优化提示：使用ChatGPT进行生物医药信息提取，零门槛提升效率，领域适应性强，泛化能力强，是现代医药行业的理想工具。🌐记得，内容改写后需保留原意，同时避免直接复制原文。

另外ChatGPT在信息抽取任务上的语义理解和推理能力之强令人惊叹。

实体识别

🌟 ChatGPT在医药研发中的实体识别堪称卓越，它能轻松锁定各类实体信息，无论是连续还是断裂的，都能展现出超乎想象的精准。然而，它的召回率可能稍逊一筹，这可能是由于测试指导不够明确所引起的。🚀

我们以一篇专业文献段落为例，进行测试：

专业文献段落

🌟【西达本胺：全方位抗肿瘤免疫大师】🌟🔍 西达本胺，一款创新疗法，以精准策略直击肿瘤细胞，不仅抑制其在血液和淋巴系统的恶性增殖，还能通过诱导细胞凋亡，展现强大的肿瘤杀手能力。它犹如一位无声的战士，激活自然杀伤细胞（NK）和抗原特异性细胞毒T细胞（CTL），全面激活机体的免疫防御网络。🌐 作为整体免疫调节剂，西达本胺不仅限于直接作战，更深远地影响着免疫系统的运作，对肿瘤细胞的生存环境进行重塑。它通过表观遗传调控，引导肿瘤干细胞分化，阻止上皮间充质转化（EMT），为恢复药物敏感性和抑制转移复发铺平道路。🔍 无论耐药性如何强大，西达本胺总能以其独特的方式，重新唤醒沉睡的肿瘤对治疗的响应。它在抗肿瘤斗争中，展现出了强大的潜力和多维度的作用。🚀记得，每一次点击都是对科学力量的支持，让我们一起见证西达本胺为抗癌事业带来的希望之光！💪 #西达本胺 #免疫疗法 #肿瘤治疗

ChatGPT实体识别精确率非常高

🌟 ChatGPT在生物医药领域展现出了强大的实体识别能力，几乎零误差的精准度让它独树一帜。然而，它在召回率方面的表现稍逊，偶尔会出现漏检的情况，比如在”诱导肿瘤干细胞分化”这一表述中，就未能捕捉到”分化”这个关键信息。虽然如此，这款AI工具的准确性仍值得信赖和深入研究，以优化其全面性能。🔍

ChatGPT可以进行非连续实体识别

🌟ChatGPT的强大之处在于它能轻松应对各类实体识别挑战，比如非连续的也不例外！在这个例子中，它精确地抽丝剥茧，从”血液及淋巴系统肿瘤细胞”中精准定位到”血液系统”与”淋巴系统”，展现了卓越的文本解析能力。

ChatGPT有实体对齐的能力

在文本最后重复输入了“西达本胺可以诱导和激活NK和CTL介导的肿瘤杀伤作用”，但分别将自然杀伤细胞和抗原特异性细胞毒T细胞用缩写NK和CTL代替，ChatGPT能准确识别NK和CTL，并对齐到前文的抽取结果，最终结果没有出现重复的实体。再一次惊叹ChatGPT的语义理解能力。

ChatGPT嵌套实体识别能力较弱

嵌套实体识别是实体识别领域的重要分支，这方面ChatGPT表现较差，例如在文本“诱导肿瘤干细胞分化”中，近抽取了“肿瘤干细胞”，未抽取出“肿瘤干细胞分化”。不过该结论不严谨，可能是提示使用不正确导致。

抽取结果不稳定

ChatGPT不能保证稳定的实体抽取结果，同样的问题且不改变任何字符，多次测试会出现不同的抽取结果，如下图所示。这将成为其直接商用的重要障碍。

关系抽取

ChatGPT在生物医药领域有很强的关系抽取能力，可以从文本中抽取各类实体关系，但该问题的难点在于如何正确的向ChatGPT提问题，也就是如何有效的向ChatGPT描述待抽取的关系。

我们还是以这段文本为例，进行测试：

专业文献段落

西达本胺直接抑制血液及淋巴系统肿瘤细胞周期并诱导细胞凋亡；诱导和激活自然杀伤细胞（NK）和抗原特异性细胞毒T细胞（CTL）介导的肿瘤杀伤作用，对机体抗肿瘤细胞免疫具有整体调节活性；西达本胺还通过表观遗传调控机制，诱导肿瘤干细胞分化、逆转肿瘤细胞的上皮间充质表型转化（EMT）等作用，进而在恢复耐药肿瘤细胞对药物的敏感性和抑制肿瘤转移、复发等方面发挥潜在作用。

ChatGPT开放域关系抽取能力强大

我们给ChatGPT提出的任务是“帮我进行关系抽取，按照三元组的格式”，让他完成开放域关系抽取，得到的结果非常有意思：首先，抽取的关系大部分都是和“西达本胺”相关的，对此ChatGPT的解释是“因为句子的主语和宾语都是关于西达本胺的作用和机制，因此所有的关系都是和西达本胺相关的”；其次，关系抽取的同时还改进了实体识别的效果，结果“西达本胺, 抑制, 肿瘤复发”中的实体“肿瘤复发”就是改进了之前实体识别的效果。