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多语言结构化放射学报告的知识图谱嵌入
我们引入了一种新颖的轻量级基于图的嵌入方法，特别适用于放射学报告，通过多语言 SNOMED 临床术语知识库连接报告中的医学术语，揭示了临床术语之间的潜在关系，实现了更好地理解和临床准确性的表示，而不依赖于大规模预训练数据集。我们展示了这种嵌
PDF10 months ago
利用外部知识进行非监督的数值推理从临床文本中提取表型
利用 ClinicalBert 和外部知识的无监督方法，能够在临床文本中进行数值推理以提取表型，相比无监督基准测试，综合召回率和 F1 得分的绝对增益分别高达 79％和 71％，并且在监督学习情况下，性能也优于替代方法，综合召回率和 F1
PDF2 years ago
临床长序列变压器：Clinical-Longformer 和 Clinical-BigBird
该研究介绍了一种基于 Transformer 的语言模型，通过使用稀疏的注意机制来扩展最大输入序列长度，从而取得了在多项基准任务中超越 ClinicalBERT 和其他短序列变压器的显著成果。
PDF2 years ago
ACL探索预训练语言模型中的疾病知识
本文介绍一种新的基准测试 ——DisKnE，用于评估疾病知识。该测试使用正例进行注释，并以对抗性的方式构建负例。在对临床 / 生物医学领域的预训练模型进行测试时，发现它们的表现大幅下降。
PDF3 years ago
ACLBERT 在临床笔记上的预训练是否会透露敏感数据？
本文描述了一系列旨在从已训练的 BERT 模型中恢复个人健康信息 (PHI) 的方法，同时提供了实验设置和基准探测模型，以促进类似研究。结果显示简单的探测方法无法有效地从 MIMIC-III EHR 训练的 BERT 中提取敏感信息，但更复
PDF3 years ago