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KG-Rank: 基于知识图谱和排序技术增强医学问答的大型语言模型
本研究开发了一个增强的 LLM 框架 KG-Rank，利用医学知识图谱和排名技术，旨在改善医学领域中的自由文本问答。评估结果显示，KG-Rank 在 ROUGE-L 得分上取得了超过 18% 的改进，证明了 KG-Rank 的有效性和潜力。
PDF4 months ago
通过知识图谱嵌入进行零样本医学信息检索
本文介绍了 MedFusionRank，一种新颖的零样本医学信息检索（MIR）方法，它结合了预训练语言模型和统计方法的优势，并解决了它们的局限性。该方法利用预训练的 BERT 风格模型提取简洁但信息丰富的关键词，然后通过将这些关键词与医学知
PDF8 months ago
将医学知识图谱结合到大型语言模型中用于诊断预测
通过结合医学知识图谱和新颖的图模型 Dr.Knows，我们提出一种创新的方法来提高大型语言模型在自动诊断生成领域的能力，从而消除预训练的需要，提高自动诊断生成的准确性。
PDF10 months ago
基于知识图谱增强的 BERT 模型在多类型医学文本分类中的应用
为了解决医疗文本中医学术语、文本类型等多样性问题，我们提出一种名为 KG-MTT-BERT 的模型，通过医疗知识图谱的整合，拓展了 BERT 模型，可以更好地处理长文本和多类型文本，并在 DRG 分类等任务上表现优异。
PDF2 years ago
ACL一种准确的无监督方法用于联合实体对齐和悬挂实体检测
本文提出了一种新的精确的无监督方法，即 UED，用于联合实体对齐和悬挂实体检测，在医学跨语言知识图谱数据集 MedED 中通过全局指导对齐信息和文本语义信息来生成虚拟实体对，利用实体对齐结果辅助悬挂实体检测，无需 supervision，取
PDF2 years ago