Jun, 2021

用 medspaCy 进入临床领域：一个新的 Python 临床文本处理工具包

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TL;DR介绍了 medspaCy，这是一个基于 spaCy 框架的可扩展的、开源的临床自然语言处理（cNLP）库，它允许灵活地集成基于规则和基于机器学习的算法来适应临床文本，包括多种元素，可以满足常见的 cNLP 需求，如上下文分析和映射到标准术语。
发现论文，激发创造
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    Feb, 2019

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    该研究介绍了一个原型工具，结合多种可视化方式，帮助终端用户理解临床文本中提取出的信息，修正必要错误，形成反馈循环，支持 NLP 模型的优化。针对该工具进行的临床医生和研究人员的用户研究显示，用户可以快速开始修正 NLP 模型，尽管他们很少或没有机器学习经验。研究结果还提供了优化界面以支持结果审查工作流程和解释的建议。

    Jul, 2017

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    本篇论文介绍了 HuSpaCy，这是一个针对匈牙利语的工业级自然语言处理工具包，包括词干提取、形态句法分析、实体识别和词嵌入等组件，并以 spaCy 的 NLP 组件为基础构建，能够高效而准确地完成文本处理任务。

    Jan, 2022

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    Nov, 2023

  • Stanza Python NLP 库中生物医学和临床英语模型包

    本文介绍了 Stanza Python NLP 库的生物医学和临床英语模型包，这些模型包通过将 Stanza 的完全神经架构与各种开放数据集以及大规模无监督的生物医学和临床文本数据相结合，为生物医学和临床文本提供了准确的句法分析和命名实体识别功能。通过大量实验，我们证明了我们的模型包的句法分析和命名实体识别性能与现有最先进的结果相当甚至超越，而且当 GPU 加速可用时，这些模型不会影响速度，具有易于下载和使用的 Stanza Python 接口。

    Jul, 2020

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    Dec, 2020

  • 临床放射肿瘤学中的自然语言处理技术和框架简介

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    Nov, 2023

  • 优化匈牙利文本处理：高效准确的 NLP 流程

    本文介绍了一套工业级的匈牙利文处理模型，通过平衡资源效率和准确性，实现了接近最新技术水平的性能。这些模型在 spaCy 框架中实现，并且通过对其架构进行了多项改进，扩展了 HuSpaCy 工具包。与现有的匈牙利文自然语言处理工具相比，我们的所有流程均具备基本的文本处理步骤，包括分词、句子边界检测、词性标注、形态特征标注、词形还原、依存句法分析和命名实体识别，并且高度准确且吞吐量大。我们全面评估了所提出的改进，将这些流程与最新技术的工具进行了比较，并展示了新模型在所有文本预处理步骤中具有竞争力的性能。所有实验都可以重现，并且这些流程可在许可证下免费使用。

    Aug, 2023

  • EHRKit：面向电子健康档案文本的 Python 自然语言处理工具包

    本文介绍了 EHRKit python 库，该库包含两个主要部分，MIMIC-III 特定功能和任务特定功能，通过访问 MIMIC-III NOTEEVENTS 数据并整合多个第三方库，以处理包括实体识别、文本摘要、机器翻译等 12 个 NLP 任务的临床文本。

    Apr, 2022

  • 在沟通性医疗辅导中对大型语言模型进行基准测试：一种新的系统和数据集

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    Feb, 2024