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生物医学小白指南:规划大型语言模型
使用大型语言模型改进自动化文档摘要,尤其在简化复杂技术文件、生成背景知识、评估文本中起到了重要作用,并在医学文章的简化和评估方面做出了创新性的工作。
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5 months ago
跨领域评估零样本摘要生成器的真实性
大型语言模型(LLM)的零摘要生成与人工编写的参考摘要相媲美,我们评估了零摘要生成摘要在生物医学文章等专业领域的实际性,并通过领域专家注释识别总结中的不一致性。
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5 months ago
生物医学文献的面向实体和事实的抽象摘要生成
本文提出了一种基于实体驱动事实感知的框架,用于训练端到端的基于 Transformer 的编码 - 解码模型以摘要生物医学文章。在使用知识库中的命名实体和事实进行指导的情况下,EFAS 能够实现比标准源文档到摘要设置更准确的实体级事实准确性
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2 years ago
ACL
从语言模型中探测生物医学嵌入
本文研究使用预训练的语言模型作为固定的特征提取器,并限制下游任务模型没有额外的序列建模层,探索在域内训练后的上下文词嵌入中携带的附加信息。结果发现,BioELMo 在编码实体类型和关系信息方面优于 BioBERT。
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5 years ago
ACL
针对生物医学文本自动处理的有效句子简化
本文提出了一个名为 bioSimplify 的文本简化方法,试图减少医学文献中的句子复杂度,从而提高句法分析器的性能。经测试,在使用简化后的句子进行分析时,Charniak-McClosky 句法分析器的性能提高了 2.90%,Link G
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14 years ago
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