| 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 |
ATILF at NTCIR-18 RadNLP 2024 Shared Task: With less radiology reports, comes less performance |
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言語 |
en |
| 作成者 |
Aman Sinha
Ioana Buhnila
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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 |
We present our results on the main task and subtask of the NTCIR-18 RadNLP 2024 shared task on the English language. We tested to what extent Large Language Models (LLMs) and Pretrained Language Models (PLMs) can identify and classify tumor types and subtypes. Our results for the main task showed that LLMs have difficulties in understanding different subtypes of tumors. For the tumor sentence segment classification subtask, we obtained competitive overall score with pretrained language models with an overall score of 0.83 for micro F2.0 metric. Our results showed that in low amount of data setting, we have a better chance with clinical PLMs in comparison to general and domain specific LLMs. Providing additional information such definitions in case clinical staging classification can help LLMs achieve better scores on fine-grained classification. |
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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 |
10.20736/0002002077 |
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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 |
17-NTCIR18-RADNLP-SinhaA.pdf (729.9 KB)
