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摘要。本文提出了一种建立本体论的方法，以改善结核病的治疗建议（TB），特别是使用GPT-3等生成语言模型，尤其是在Burkina Faso中抗多药的结核病（MDR-TB）病例。目的是根据患者的概况和耐药性来促进治疗的个性化。探索了两种方法：一种基于Davinci GPT-3模型的自动化方法，该方法使用文本提取和自然语言处理（NLP）技术从自然语言句子中产生猫头鹰公理，并采用半自动化方法。自动化方法通过数据集进行了微调，该数据集由有关结核管理的技术指南组成。自动化方法创建了一个本体，由158个类，55个对象属性和57个数据支持组成，从效率和准确性方面优于半自动化方法。使用Protégé验证了所产生的公理，并将其集成到形式的知识库中。这项研究表明，诸如GPT-3之类的语言模型的使用可以有效地自动化本体论的生成，减少人类干预。这种方法特别适合管理复杂的MDR-TB病例的管理，并为治疗建议的标准化铺平了道路，同时还可以适应本地特异性。
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