期刊文章详细信息
大型预训练语言模型在网络健康信息鉴别中的应用探讨
Application of Large-scale Pre-Training Language Model in Network Health Information Identification
文献类型:期刊文章
WANG Chao;KONG Xianghui(Library of Liaoning University of Technology,Jinzhou 121000;Library of Jinzhou Medical University,Jinzhou 121000)
机构地区:[1]辽宁工业大学图书馆,锦州121000 [2]锦州医科大学图书馆,锦州121000
基 金:2022年度辽宁省社会科学规划基金青年项目“可重复性危机视域下医学院校图书馆数据素养教育研究”(L22CTQ004)。
年 份:2023
卷 号:35
期 号:6
起止页码:51-59
语 种:中文
收录情况:DOAJ、NSSD、RWSKHX、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊
摘 要:[目的/意义]探讨ChatGPT等大规模预训练语言模型在网络健康信息识别中的应用效果,为人工智能在健康信息领域的应用提供参考。[方法/过程]以国内某权威辟谣平台与健康相关的信息为研究对象,使用“ChatGPT”和“讯飞星火”对其真实性进行鉴定,对其性能进行评估,并将鉴定结果与医学专家或权威机构的鉴定结果进行比较。[结果/结论]ChatGPT和讯飞星火的鉴别准确率分别为93.9%和92.9%,F1值分别为0.951和0.946,应用效果良好。两者生成的解释文本内容比较详细,语言比较流畅,文本长度和语义相似度与专家文本高度接近,但对个别信息的解释仍存在科学依据不够详细、逻辑错误等问题。实验结果表明,大规模预训练语言模型在辅助网络健康信息识别任务方面具有一定的优势,但仍需要人工干预以保证结果的准确性和可靠性。
关 键 词:人工智能 健康信息 鉴别 ChatGPT
分 类 号:G252[图书情报与档案管理类]
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