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利用时间一致性对临床笔记进行零样本时间关系提取分析
本研究首次针对生物医学文本的零样本情况进行时间关系提取的研究，通过使用两种类型的提示和五种 LLMs 获得关于两个事件之间时间关系的响应，实验证明 LLMs 在零样本情况下的表现不如经过精调的专用模型，存在时间一致性问题。
PDF17 days ago
借助具备检索增强功能的大型语言模型改进医学推理
自主生物文档检索增强式生成（Self-BioRAG）是一种可靠的生物医学文本生成解释、检索特定领域文档，并进行自我反思的框架。通过使用 84k 个过滤后的生物医学指令集训练 Self-BioRAG，它可以使用定制的反思标记评估其生成的解释。
PDF5 months ago
大型语言模型的生物医学知识图增强提示生成
提出了一种融合知识图谱和大型语言模型的框架，通过优化方式，增强了通用型语言模型适应处理领域特定问题的能力。
PDF7 months ago
利用编辑操作的端到端神经句子简化
通过句子级和标记级损失权重，使用自然语言处理模型对生物医学文本进行自动简化，以实现更接近人工注释者创建的简化文本的编辑距离，语言简约度和编辑数量。
PDF8 months ago
ReOnto: 一种用于生物医学关系提取的神经符号方法
ReOnto 是一种利用神经符号知识进行关系抽取任务的新技术，通过使用图神经网络获取句子表示并利用公开可访问的本体论来确定两个实体之间的句内关系，从本体论中提取两个实体之间的关系路径。在两个公共生物医学数据集 BioRel 和 ADE 上进
PDF10 months ago
利用双向编码表示从 Transformers 分类癌症基因效应
本研究提出一种新方法，利用 BERT 神经网络模型进行癌症的准确分类，并在小型的癌症生物医学文本语料库上进行微调，实验结果表明，我们的方法达到了 94.45% 的准确率，超过了先前的发现，为癌症研究和病患治疗的进展提供了重要贡献。
PDFa year ago
ECCV利用文本语义改进生物医学视觉 - 语言处理
本文介绍了一种基于语义模型的对比学习方法，该方法在生物医学领域的文本 - 语言建模中取得了目前最先进的结果，利用该方法可以更好地理解医学图像和报告。
PDF2 years ago
ACL知识增强的联合生物医学实体和关系提取
本论文提出了一种名为 KECI（知识增强的集体推理）的新框架，结合外部知识进行实体和关系提取，在两个基准数据集 BioRelEx 和 ADE 中实现新的最先进结果，使用全局关系信息将提及跨度链接到实体，使用图卷积网络将全局关系信息集成到局部
PDF3 years ago
ACL基于聚类的生物医学实体链接推导
该研究提出了一种基于聚类的推理模型，可以在生物医药领域的文本中实现实体链接，将多个提及归为一组，有望提高独立预测精度。
PDF4 years ago
ACLScispaCy：用于生物医学自然语言处理的快速和鲁棒模型
本文描述了一个新的生物医学 / 科学文本处理工具，名为 scispaCy，它大量利用了 spaCy 库，通过两个模型包的性能表明其在多个任务和数据集上的稳健性。
PDF5 years ago
BioSentVec: 为生物医学文本创建句子嵌入
这篇论文介绍了 BioSentVec，自然语言处理中用于句子嵌入技术的一种新方法，并且在医学文本挖掘与语义相似度任务中取得了优异表现。
PDF6 years ago
PubMed 概要中疾病提及标注的微任务众包
通过研究发现，微任务众包平台能够有效地捕捉 PubMed 文摘中的疾病提及，并通过专家投票方法将多个工作者的注释合并，生成 BioNLP 领域中完全标注的语料库。
PDF10 years ago