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请使用有序列表给出本文的 10 个结论。

1. 直接使用 ChatGPT 进行生物实体识别和关系提取会导致性能不佳，并引起个人隐私担忧。
2. 使用 ChatGPT 生成高质量合成数据来帮助生物实体识别和关系提取任务，并在上游任务上进行细微调整可以显著改善下游任务的性能。
3. 使用 ChatGPT 生成数据可以显著减少数据收集和标注所需的时间和工作量，并缓解数据隐私方面的顾虑。
4. 本文提出的框架为扩展 LLM 模型到临床文本挖掘领域提供了有前途的解决方案。
5. 在生成同义词时，对于不同的实体，最佳的输入句子在实验中得出。
6. 不同数量的合成句子对生物实体识别和关系提取任务的性能有不同的影响，使用更多的合成句子可以提高性能。
7. 控制种子实体比例可以控制合成句子中实体的数量。
8. 使用 ChatGPT 生成的数据可以通过离线模型的细微调整来提高下游任务的性能。
9. 生物医学实体识别和关系提取的 NLP 贡献得到广泛关注，LLM 模型在此领域中发挥着越来越重要的作用。
10. 本研究希望进一步优化框架，提高数据质量，扩展到其他临床任务中的应用。

很神奇复制过来是有序号的。

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