大语言模型的出现对自然语言处理产生了广泛的影响，已有研究表明大语言模型在各类下游任务中具有出色的Zero-shot及Few-shot能力，而对于大语言模型的语义分析能力的评估仍然比较缺乏。因此，本文基于汉语框架语义分析中的三个子任务：框架识别、论元范围识别和论元角色识别，分别在Zero-shot及Few-shot设定下评估了ChatGPT、Gemini和ChatGLM三个大语言模型在CFN2.0数据集上的语义分析能力，并与目前基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的SOTA模型进行了比较。在框架识别任务中，大语言模型的准确率仅比SOTA模型低0.04；但在论元范围识别与论元角色识别任务上，大语言模型表现不佳，与SOTA(State of the Art)模型相比，F1分数分别相差0.13和0.39。以上结果表明，大语言模型虽具备一定的框架语义分析能力，但进一步提升大语言模型的语义分析能力仍然是一个具有挑战性的工作。
为同时应对不确定信息表示与风险信息融合对群决策带来的挑战,构建一种三角模糊不完备三支群决策方法,并将其应用于糖尿病诊断决策.首先,针对信息不确定性蕴含的模糊性和不完备性,分别引入三角模糊集和不完备信息系统的概念.通过与多粒度三支决策结合,构建了可调多粒度三角模糊概率粗糙集模型.然后,根据离差最大化法计算属性权重与专家权重,结合ELECTRE(elimination et choice translating reality)方法建立了三角模糊多属性群决策方法.最后,通过对糖尿病患者数据的案例分析和评估,验证了所提方法的可行性和有效性.该方法不仅从不确定信息表示、风险信息融合和最优粒度选择的视角丰富了多粒度三支群决策理论,而且推动了糖尿病智能诊断方面的应用.
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