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SMM4H 2023 中的探索者：通过知识和模型融合增强 BERT 在健康应用中的能力
本研究探讨了利用社交媒体中个人状态和意见来研究人类健康的方法，包括数据预处理、持续预训练和优化策略，特别是对于命名实体识别任务，我们使用了名为 W2NER 的模型架构以提高模型的泛化能力。我们的方法在任务 3 中获得第一名。
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7 months ago
ClimateNLP：利用自然语言处理分析公众对气候变化的情绪
气候变化对人类健康的影响带来了前所未有的多样化挑战，本研究运用社交媒体分析和自然语言处理技术，特别以气候变化领域为基础进行预训练模型建立和推特情感分析，以了解公众对气候变化的态度和关注点，以便决策者、研究人员和组织能够有效了解公众的认知并制
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9 months ago
CliMedBERT：面向气候和健康相关文本的预训练语言模型
本文提出了在气候和健康领域开发多个领域特定的语言模型，通过捕捉可用的知识来解决各种任务，从而消除气候变化对人类健康的影响。这是第一篇在这些领域考虑开发多个领域特定语言模型的工作，并将所开发的模型、资源和代码库提供给研究人员。
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2 years ago
ICLR
机器学习在医疗保健中的可重复性
本文通过对 100 多篇机器学习应用于人类健康领域的研究论文进行系统评估，发现相较于其他机器学习领域，该领域在数据和代码可获取性等可重复性方面表现较差，因此提出了对数据提供者、学术出版商和 ML4H 研究社区的建议，以促进可重复性研究的发展
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5 years ago
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