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SeeFar：卫星无关的多分辨率地理空间基础模型数据集
SeeFar 数据集是一个多分辨率卫星图像数据集，用于训练地理空间基础模型，解决商业卫星图像的高成本和有限历史可用性对基础模型训练的影响，并实现多源数据标准化和增强互操作性。
PDFa month ago
支持医生研究活动的电子健康记录中疾病数据提取的系统建模
利用电子病历数据进行研究活动，本研究旨在解决数据标准化问题，通过数据预处理、注释和转换等步骤将数据转化为标准格式，使用机器学习模型识别疾病并将其转化为 ICD-10 编码，该模型的准确率达到 81%、优于 MetaMap 的准确率 67%。
PDF3 months ago
CleanAgent：基于 LLM 的智能化数据标准化
我们提出了一个 Python 库，使用声明性的统一 API 来标准化列类型，简化 LLM 的代码生成过程。通过一行代码，我们的库可以显著降低复杂性并实现特定列类型的标准化。而且我们引入了 CleanAgent 框架，将 Dataprep.C
PDF4 months ago
药物靶标相互作用的大型数据集整理和基准
通过从多个公共数据源中创建和有效展示大规模数据集、基于不同有意义的策略将数据划分为训练、验证和测试集，并提供具体评估方案进行基准测试，本文提出了标准化已有数据资源的方法，并通过对现有神经网络模型的实验研究证明了其实用性和可行性。
PDF5 months ago
基于 Transformer 的实体法律形式分类
使用 Transformer-based 的语言模型对原始的法人实体名称进行实体法律形式分类，通过与多个传统基准进行比较，我们发现预训练的 BERT 变种在 F1 得分方面优于传统文本分类方法，并在宏 F1 得分方面表现良好。此外，通过在十
PDF9 months ago