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开源语言模型在医学文本数据摘要中的比较分析
在医疗笔记和对话中，非结构化文本具有丰富的信息。最近大型语言模型（LLMs）的进展展示了对非结构化文本数据的问题回答和摘要任务的卓越性能，超过了传统的文本分析方法。然而，在文献中缺乏有系统地评估和报告不同 LLMs 性能的科学研究，特别是针
PDFa month ago
显式与隐式语义排名框架
本文介绍了一种基于转换器的语义学习排序框架，Self-training Semantic Cross-attention Ranking（sRank）。在 Microsoft 的两个行业任务 Smart Reply（SR）和 Ambient
PDFa year ago
ACL用户驱动的医疗笔记生成软件研究
本文介绍了开发医疗笔记生成系统的过程中所进行的三轮用户研究，包括如何适应临床实践、系统设计以及参与临床实践的临床医生对该系统的印象和看法，并发现了五种不同的记录行为、实时笔记生成的重要性以及自动生成笔记系统可能面临的几种挑战性情况。
PDF2 years ago
使用成员推断攻击量化掩码语言模型的隐私风险
使用类似于似然比假设检验的成员推理攻击方法，我们发现面向医疗笔记的掩模语言模型泄漏训练数据的隐私风险非常高，表现为先前攻击的 AUC 从 0.66 提高到 0.9 级别，并且在低误差区域有显着提高：在 1％误报率的情况下，攻击效果比先前攻击
PDF2 years ago
利用电子病历进行基于标签与事件引导下的可解释疾病风险预测
本文提出了一种基于电子病历中的医学笔记信息预测多种疾病风险的风险预测模型，并采用事件引导机制和标签依赖机制实现了对其预测结果的可解释性。
PDF2 years ago
EMNLP决策导向摘要
提出一种决策聚焦的自动文摘方法 DecSum，借助预测模型从全文中提取相关信息进行决策支持，与其他方法相比在决策准确性和代表性方面显著优越。
PDF3 years ago
EMNLP医疗记录中信息价值的表征
使用两项预测任务，即再入院预测和入院期间死亡预测，来表征医疗笔记中信息的价值，我们发现整体而言，医疗笔记仅在再入院预测中提供额外的预测能力。最后，我们证明，针对所选有价值的信息进行训练的模型可以实现更好的预测性能，而只使用 6.8％的所有标
PDF4 years ago
深度电子病历：利用医疗记录进行慢性病预测
本文提出了一种结合了结构化信息和文本医疗笔记的通用多任务框架，用于预测疾病发病率。与传统的基于文本的预测模型相比，我们的方法不需要特定于疾病的特征工程，并且可以处理存在于文本中的否定和数值。在 100 万名患者的队列中，我们的模型表明使用文
PDF6 years ago
使用临床词汇表增强字向量的 AWE-CM 向量
文中提出了使用专家领域知识来构建单词嵌入向量的方法，在临床自然语言处理中获得了可观的效果。通过将单词的 “上下文” 概念推广为包括任意特征，我们展示了使用这种方法产生的单词向量在与临床专家的相关性方面普遍优于其纯文本的对应方法。
PDF7 years ago