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        <title>CCL25-Eval任务9系统报告:中医辨证辨病及处方生成中的少样本数据增强方法</title>
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        <dateIssued>2025-08</dateIssued>
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            <title>Proceedings of the 24th China National Conference on Computational Linguistics (CCL 2025)</title>
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            <publisher>Chinese Information Processing Society of China</publisher>
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    <abstract>“中医药在临床诊断和治疗中发挥了不可或缺的作用。中医辨证辨病及中药处方生成任务包含两个富有挑战性的问题,包括中医多标签辨证辨病和中药处方推荐。由于缺乏高质量的标注数据,之前的方法大多需要引入外部数据,容易出现知识滞后的问题。因此,我们提出了一种融合大模型与可控文本生成的混合增强策略。具体而言,通过设计基于词汇独立性的数据增强,与微调大模型进行可控文本生成,在少量标注样本的基础上构建高质量扩展数据集。然后采用LoRA微调技术适配此任务。实验结果表明,该方案分别获得了0.553和0.4515的得分。在不需要引入额外数据的情况下,也能获得较好的效果。”</abstract>
    <identifier type="citekey">zuo-etal-2025-ccl25</identifier>
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%0 Conference Proceedings
%T CCL25-Eval任务9系统报告:中医辨证辨病及处方生成中的少样本数据增强方法
%A Zuo, Zicheng
%A Ren, Jiamin
%A Tohti, Turdi
%Y Lin, Hongfei
%Y Li, Bin
%Y Tan, Hongye
%S Proceedings of the 24th China National Conference on Computational Linguistics (CCL 2025)
%D 2025
%8 August
%I Chinese Information Processing Society of China
%C Jinan, China
%F zuo-etal-2025-ccl25
%X “中医药在临床诊断和治疗中发挥了不可或缺的作用。中医辨证辨病及中药处方生成任务包含两个富有挑战性的问题,包括中医多标签辨证辨病和中药处方推荐。由于缺乏高质量的标注数据,之前的方法大多需要引入外部数据,容易出现知识滞后的问题。因此,我们提出了一种融合大模型与可控文本生成的混合增强策略。具体而言,通过设计基于词汇独立性的数据增强,与微调大模型进行可控文本生成,在少量标注样本的基础上构建高质量扩展数据集。然后采用LoRA微调技术适配此任务。实验结果表明,该方案分别获得了0.553和0.4515的得分。在不需要引入额外数据的情况下,也能获得较好的效果。”
%U https://aclanthology.org/2025.ccl-2.41/
%P 347-354

Markdown (Informal)

[CCL25-Eval任务9系统报告:中医辨证辨病及处方生成中的少样本数据增强方法](https://aclanthology.org/2025.ccl-2.41/) (Zuo et al., CCL 2025)

• CCL25-Eval任务9系统报告:中医辨证辨病及处方生成中的少样本数据增强方法 (Zuo et al., CCL 2025)

ACL

• Zicheng Zuo, Jiamin Ren, and Turdi Tohti. 2025. CCL25-Eval任务9系统报告:中医辨证辨病及处方生成中的少样本数据增强方法. In Proceedings of the 24th China National Conference on Computational Linguistics (CCL 2025), pages 347–354, Jinan, China. Chinese Information Processing Society of China.