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官方账号arXiv cs.AI@Modhurita Mitra, Jan-Willem Versteeg, Maarten D. Schermer, Shiva Nadi Najafabadi, Marie L. De Bruin, Lourens T. Bloem
推荐理由：这篇论文用Claude Opus 3从NICE文档里自动提取结构化信息，F1超90%，速度比人工快30倍，做医疗评估的朋友可以看看。
NICE
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8月7日
09:25
该论文提出一个基于schema的框架，用生成式AI从非结构化文本中提取层级化、嵌套式信息，并自动与金标准做语义评估。在卫生技术评估机构NICE的文档上，该框架用Claude Opus 3成功提取了14个属性中的12个，F1分数超过90%。提取单个文档的时间比人类领域专家快约30倍。研究还验证了该框架在不同生成式AI模型间的通用性，以及在不同HTA组织和语言间的可迁移性。