自然语言处理中的强化学习综述及在医疗保健领域的应用

Oct, 2023

自然语言处理中的强化学习综述及在医疗保健领域的应用

A Review of Reinforcement Learning for Natural Language Processing, and Applications in Healthcare

Ying Liu, Haozhu Wang, Huixue Zhou, Mingchen Li, Yu Hou...

TL;DR本文综述了强化学习在自然语言处理领域的关键技术、挑战、以及在医疗保健中的应用，包括对话系统、机器翻译模型、问答系统、文本摘要和信息提取，并介绍了 RL-NLP 系统中的伦理考虑和偏差。

Abstract

reinforcement learning (RL) has emerged as a powerful approach for tackling complex medical decision-making problems such as treatment planning, personalized medicine, and optimizing the scheduling of surgeries and appointments. It has gained significant attention in the field of Natur

reinforcement learning nlp healthcare dialogue systems machine translation

发现论文，激发创造

医疗保健中的强化学习：一项调查

本文综述了加强学习在医疗领域的广泛应用，包括慢性病和危重护理中的动态治疗方案、基于结构化和非结构化临床数据的自动医学诊断以及许多其他控制或调度领域。其中讨论了当前研究中面临的挑战和开放问题，并指出了一些潜在的解决方案和未来研究方向。

Aug, 2019

自然语言强化学习

强化学习和自然语言表示相结合的自然语言强化学习 (NLRL) 框架在解决样本效率低、解释性差、稀疏监督信号等问题方面表现出了显著的能力。通过在自然语言空间重新定义强化学习的概念和原则，以及结合大型语言模型的先进技术如 GPT-4 的实现方式，NLRL 在标签驱动的 MDPs 上的初步实验证明了该框架的有效性、效率以及可解释性。

Feb, 2024

基于自然语言启发的强化学习综述

提出了将自然语言理解与强化学习紧密结合的想法，并对现有技术及未来研究方向进行了调研。

Jun, 2019

评估强化学习算法在观测性健康设置中的应用

探讨评估强化学习算法在医疗保健中的安全性的实质，提供了在评估新型患者治疗方式时，如何设计和评估算法的方法，并描述了如何缓解评估过程中存在的潜在问题。

May, 2018

医学影像中的深度强化学习：文献综述

这篇论文综述了深度强化学习在医学成像中的应用，分别从深度强化学习的基础知识、医学成像领域的应用及未来展望等方面进行了解析。

Mar, 2021

语音和语言处理中的强化学习与赌博算法：教程，评论与展望

本文综述了最近在强化学习和赌博算法方面的最新进展，并讨论它们如何被有效地使用来解决语音和自然语言处理问题，以建立具有适应性、互动性和可扩展性的模型。