Aug, 2022

药学中自然语言处理研究综述

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TL;DR该研究论文调查了自然语言处理在药学领域中的应用，包括用于信息提取和处理的深度神经网络等。作者将其总结为五个类别并提出现代 NLP 方法、普遍任务、相关文本数据、知识库和有用的编程库等。总结为一份综合性概述，对实践者和感兴趣的观察者有用。
natural language processingartificial intelligencepharmacologyinformation extractiondeep neural networks
发现论文，激发创造
  • 应用自然语言处理方法探索化学空间，助力药物研发

    自然语言处理在药物发现中的应用及影响

    Feb, 2020

  • 编程自然语言处理调查

    本文综述了自然语言处理在编程方面的研究，并从推理模型到最新竞争级模型全面调查了现有的相关工作，具有技术类别的完整性，方便查找和比较未来的工作。

    Dec, 2022

  • 深度学习基于自然语言处理的进展：一项调查

    该研究综述了深度学习方法和模型在自然语言处理方面的应用和进展，分析和比较了不同方法和先进模型对语义分析和 NLP 任务领域的促进作用。

    Mar, 2020

  • 自然语言处理：现状、趋势和挑战

    该论文介绍了近年来自然语言处理在各种领域中得到广泛应用的四个阶段，包括其历史演变、现状和应用领域，以及当前的趋势和挑战。

    Aug, 2017

  • 临床放射肿瘤学中的自然语言处理技术和框架简介

    该研究回顾了现代自然语言处理模型的关键技术创新，并介绍了在放射肿瘤学研究中使用大型语言模型的最新应用，同时提出了一种全面的框架来评估 NLP 模型以便在临床应用前进行严格的评估和验证。

    Nov, 2023

  • 教育自然语言处理综述：分类、系统回顾与未来趋势

    自然语言处理（NLP）旨在通过计算机科学领域的技术来分析文本，适用于医疗、商业和教育领域的应用。本文回顾了近期在教育领域解决问题方面的 NLP 的最新进展，介绍相关背景，提出 NLP 在教育领域的分类体系，并基于该体系讨论任务定义、挑战以及相应技术。随后展示了该领域中的一些现有演示，并给出未来方向的结论。

    Jan, 2024

  • 交互式自然语言处理

    该论文对 iNLP 的定义、分类、评估方法、应用和未来研究方向进行了综合性调查，旨在为研究人员提供广泛的视野和工具，以促进与人类、知识库、模型和环境的交互、交流和合作。

    May, 2023

  • 基于电子病历的计算表型自然语言处理

    文章综述了自然语言处理在电子健康记录领域的应用，重点介绍了计算表型学方法，包括基于关键词搜索和基于规则的系统等算法，以及监督式机器学习模型、深度学习和非监督式学习等最近受到关注的算法。同时文章指出在病历中特征关系的处理、模型可解释性和推广性等方面仍有待解决的问题。

    Jun, 2018

  • 面向政策制定的自然语言处理

    自然语言处理作为一种计算机工具，可对政治活动中的文本进行解析，包括文本分类、主题建模、事件提取和文本标度等方法，并且这些方法可以用于数据收集、政策解释、政策沟通和政策影响调查等四大应用领域。但同时也需要注意潜在的局限性和伦理问题。

    Feb, 2023

  • 临床文本自然语言处理的交互工具

    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