MMSep, 2022

利用自然语言处理进行住院康复中策略训练的自动准确性评估

PDF
TL;DR通过自然语言处理，我们开发了一种基于 BERT 模型的规则引擎算法，可以自动识别康复训练过程中的引导和指导语，并实现了康复训练信实性的自动化测量。
strategy trainingcognitive impairmentsrehabilitationnatural language processingbert
发现论文，激发创造
  • 从临床记录中提取物理康复运动信息：基于规则和机器学习自然语言处理技术的比较

    本研究介绍一种基于规则的自然语言处理算法，可以从非结构化的电子健康记录中标注中风患者的治疗过程，与几个小型机器学习模型进行比较，并发现我们的算法在提取足够数据可用的一半概念方面表现优异，并且每个概念的个别运动描述可以分配二进制标签，f-score 不低于 0.75。

    Mar, 2023

  • 基于自然语言处理的面向视觉障碍学生的计算机化考试指南的开发

    本文介绍了一种面向视觉障碍学生的自然语言处理 (Computer-Based Test) 指导系统，它利用语音技术对文字问题和选项进行实时转换，以便视觉障碍学生能够理解和分析内容。通过使用样本音频数据集标签与预测出的系统语音记录进行比较，验证了预训练模型的准确性和性能。

    Jan, 2024

  • 自然语言处理和大型语言模型的公平认证

    发展公平认证以确保自然语言处理系统的算法公正性和对少数群体的非歧视性。

    Jan, 2024

  • 自然语言处理系统的可靠性测试

    探讨 NLP 系统的公正性和健壮性，需要进行可靠性测试以制定和实施行业标准。

    May, 2021

  • 自然语言处理在课堂讨论自动评估中的应用

    本研究旨在通过使用 NLP 技术自动生成课堂讨论质量的评估得分，对 90 个课堂讨论文本记录进行分析和评估，在焦点为四个评估材料的基础上，研究表明在某些方面有了令人鼓舞的结果，同时也发现在其他方面还有进一步的改进空间。

    Jun, 2023

  • 自我承认技术债务检测 F$_1$- 分数改进的测量

    本文介绍一种新的使用 BERT 架构改进自我承认技术债务检测的方法，并比较之前的深度学习方法，发现在跨项目情况下，该方法的性能优于之前的所有方法。

    Mar, 2023

  • 使用深度强化学习进行自然语言处理注释的心理治疗治疗策略实时推荐

    文章提出一个实时的推荐系统，用于心理治疗期间向治疗师建议治疗策略。系统通过计算评分清单深度嵌入的相似性得分与患者当前言语之间的相似性，预测治疗结果。系统自动将连续音频流转录并分成患者和治疗师的对话，实时推断他们的治疗工作联盟。对话及其计算的工作联盟得分作为评级被馈送到深度强化学习推荐系统中，其中会话被视为用户，主题被视为项。除了在现有心理治疗数据集上评估核心组件的实证优势外，我们还在一个 Web 应用中展示了该系统的有效性。

    Aug, 2022

  • 利用预训练语言模型简化自我追踪的自然语言交互

    提出了一种基于 NLP 和 GPT-3 的领域不可知的自然语言交互框架，可以从自述性的日志文本中提取信息，解决了自我追踪设计空间广阔且追踪主题和数据格式多样化的挑战。研究显示，该方法明显优于基线 QA 模型，为未来 NLP 与 HCI 领域的合作提供了前景。

    May, 2022

  • 利用具备自然语言处理能力的娱乐聊天机器人进行老年人认知障碍的自动检测

    提出了一种智能对话系统，用于娱乐老年人并通过聊天对话阶段评估认知能力，并通过机器学习算法检测认知障碍，从而实现自动化的认知障碍检测方法。

    May, 2024

  • 确立可信度：重新思考任务和模型评估

    语言理解是一个多方面的认知能力，自然语言处理（NLP）领域几十年来一直致力于计算化建模。最近大型语言模型（LLMs）的出现，使得以生成模型为动力的通用性、任务无关的方法成为主流，这导致了语言任务传统上的划分不再适用，带来了对评估和分析的挑战，同时也加大了对可靠系统的需求。因此，我们主张重新思考 NLP 中任务和模型评估的涵义，并追求对语言的更全面视角，将可靠性放在核心地位。为了实现这一目标，我们回顾了现有的划分式方法，以了解模型功能能力的起源，并提出了多方面评估协议的建议。

    Oct, 2023