Nov, 2023

基于自然语言处理算法实现高熵合金（HEAs）文献的数据驱动知识总结的性能预测

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TL;DR通过实施自然语言处理算法 (Geneism, Sumy, Luhn, LSA 和 KL 算法)，研究了高熵合金 (HEAs) 的知识概括目的，结果显示 Luhn 算法相对于其他算法具有最高的准确性得分。
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发现论文，激发创造
  • 利用自然语言处理实现文本摘要：叙事性文献综述

    本文是一篇关于使用自然语言处理技术生成简化版摘要的研究综述，发现基于 transformer 的方法如 BERT 和 PEGASUS 在生成 lay text summarisation 方面相对优秀，并建议采用抽取式和生成式相结合的混合方法，并开发一些新的评估指标以确保 lay summary 更易读。

    Mar, 2023

  • 电子病历中的自然语言处理与医疗决策：一项系统性综述

    本研究阐述了自然语言处理技术在电子病历上的应用存在的挑战和限制，以及研究人员使用机器学习、深度学习等技术进行处理和信息提取的相关领域和方法。

    Jun, 2023

  • 从自然语言到代码：利用数据进行程序合成

    本文提出了一种利用输入数据对候选程序程序进行语义重新排序，并结合高低温度混合的技术，能够有效提升在数据操作领域中使用大型语言模型生成正确程序的准确性。

    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

  • 借助知识和增强学习提升语言模型的可靠性

    利用强化学习整合来自 ConceptNet 和维基百科的知识图嵌入，以提高语言模型的可靠性和准确性，在九个 GLUE 数据集上表现优于现有方法。

    Aug, 2023

  • 无监督式整形外科社交媒体帖子的情感分析

    该研究使用社交媒体数据进行无监督分析，利用自然语言处理、人工智能和深度学习模型来预测用户对整形手术的情感倾向，取得了近 90％的准确率，证明无监督学习在社交媒体文档标记方面是可行的。

    Jul, 2023

  • 自然语言分类器的多分辨率解释和诊断工具

    通过对 NLP 模型中的观察段或语义相关的词群进行分析，将解释性摘要方法更加灵活化，并通过分析不同段落的虚假或肯定例子，引入了 NLP 模型的根本原因分析方法。最后，通过对 Yelp 评论数据集的实验证明，利用单词和 / 或信息中的组 / 集群结构可以帮助解释 NLP 模型的决策，并可用于评估模型对性别，语法和单词含义的敏感性或偏差。

    Mar, 2023

  • 电子病历中的非结构化数据神经自然语言处理：综述

    本文综述了当前神经自然语言处理方法在电子病历应用中的广泛运用，包括分类和预测，词嵌入，提取，生成以及其他诸如问答、表型、知识图谱、医学对话、多语言性和可解释性等领域。

    Jul, 2021

  • 自然语言处理与多模式股价预测

    该研究利用股票百分比变化作为训练数据，采用人工智能技术（如长短期记忆网络、支持向量机和自然语言处理模型）分析公开发布的新闻文章，使用专门的 BERT 自然语言处理模型预测股票价格趋势，强调不同数据特征和行业特定数据的有效性。

    Jan, 2024

  • 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