Oct, 2022

针对医学术语标准化的长尾概念泛化

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TL;DR本论文介绍了一种简单而有效的学习策略，利用目标本体的层次结构来增强分类和生成模型的概括能力，该策略在已见概念上具有最先进的性能，在未见概念上也具有一致的改进，并可实现高效的零 - shot 知识转移。
medical term normalizationgeneralizabilityhierarchical structurezero-shot knowledge transferdiscriminative and generative models
发现论文，激发创造
  • 用户生成文本中医学概念规范化的深度神经模型

    本文使用神经网络解决医学文本中的概念标准化问题，实验结果表明神经网络能够更好地识别实体，并获得更好的语义表示。

    Jul, 2019

  • 通用可扩展的多阶段生物医学概念标准化利用大型语言模型

    通过使用专有和开源的大型语言模型（LLMs）与生物医学研究中常用的多种基于规则的归一化系统相结合，提高实体归一化性能并消除了需要微调的需要。

    May, 2024

  • 大规模临床本体的语义搜索

    本文介绍了一种基于深度学习的方法来构建大型临床本体的语义搜索系统，该方法使用 Triplet-BERT 模型和直接从本体生成训练数据的方法，并在五个真实基准数据集上进行了评估，在自由文本到概念和概念到概念的搜索任务中取得了高结果。这项方法优于所有基线方法。

    Jan, 2022

  • 高效的生物医学实体链接：低资源技术下的临床文本标准化

    通过学习实体的同义词对，我们提出了一种用于临床文本标准化的方法，通过关联多个术语，从而显著减少训练数据和资源消耗，并引入了基于上下文和无上下文重排序技术进行实体消岐。在最大的 UMLS 标注数据集 Medmentions 上，我们的方法表现与现有的零样本和远程监督实体链接技术相当，在没有基于领域的训练的情况下。最后，我们证明了单纯的检索性能可能不足以作为评估指标，并引入了一种基于文章的定量和定性分析，揭示了实体链接方法的进一步洞察。

    May, 2024

  • 野外文本分类：大规模长尾姓名标准化数据集

    本文研究机构名称的规范化问题，针对实际数据应用中存在的长尾分布情况，提出了一个包含超过 25k 类的长尾数据集 LoT-insts1，并进行了基于搜索方法和 Bert 模型的神经网络等多种方法的基准测试及提出了一种特殊的 Bert 模型，在 few-shot 和 zero-shot 测试集上表现更好。该数据集是自然长尾且包含许多训练数据，是第一个专注于长尾和开放式分类问题的自然语言数据集。

    Feb, 2023

  • 医学语言嵌入的知识转移

    该研究使用分布语义学将结构化知识图谱与非结构化文本相结合，利用概率生成模型预测医学概念之间的新关系，进一步证明该方法可用于医学领域的数据稀缺性问题。

    Feb, 2016

  • 应用无监督关键词方法于从出院记录中提取出的概念

    在这项研究中，使用临床自然语言处理技术解决了识别和映射标准术语的问题。提出了一种用于提取临床文本中关键概念的 TF-IDF 快捷方法，并使用基于 transformer 的模型设计了两种下游任务，结果表明 SciBERT 模型在结合提出的方法时具有优越性，并为临床笔记的关键短语提取提供了洞察。

    Mar, 2023

  • 在图上表征长尾类别

    本文提出了长尾数据在图分类中的泛化界限，为了解决这个问题，我们引入了多任务学习，并建立了一个通用框架 Tail2Learn，该框架通过分层任务分组模块和平衡对比学习模块，可以提高长尾类别在图上的性能。

    May, 2023

  • 从文本中丰富本体学：一个用于概念发现和定位的生物医学数据集

    通过自动化方法将新概念放入知识库，提出基于 MedMentions 数据集的新基准来解决既定数据集常见的问题，并通过最近的大型语言模型方法进行评估。

    Jun, 2023

  • 从多模态数据中学习概念分类法

    本文提出了一种基于文本和图像的概率模型，通过端到端特征设计实现自动构建上位词分类法。通过小型本体数据的判别训练，该模型可以从头开始为具有关联图像的未知概念标签构建完整的分类法。在 WordNet 层次结构的评估中，本系统的表现优于以往方法。

    Jun, 2016