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MedReadMe：医学领域细粒度句子可读性的系统研究
在医学领域，我们介绍了一项系统性研究，对医学文本的可读性进行了细致的测量，并提出了一个名为 MedReadMe 的新数据集，其中包括了 4,520 个句子的可读性评级和复杂语言范围的注释。通过我们的优质注释，我们改进了针对医学领域特定的若干
PDF2 months ago
基于深度学习的医学文本情感分析
本研究使用双向编码器表示来自转换器（BERT）的基本预训练模型，并在输出层使用卷积神经网络（CNN）、全连接网络（FCN）和图卷积网络（GCN）等模块进行实验和分析。结果表明，在与 BERT 等预训练模型结合使用较小的医学文本数据集进行训练
PDF3 months ago
FactPICO：医学证据的简化语言摘要的事实性评估
FactPICO 是一个针对医学文本的纯文本摘要事实性基准，通过细致评估和专家的自然语言解释，评估了基于 LLMs 的三种纯文本摘要生成模型（GPT-4，Llama-2 和 Alpaca）生成的 345 个 RCT 摘要的事实性，解析了 R
PDF5 months ago
ACL医疗文本的段落级简化
本研究探讨了如何应用语言模型来改进医学文本的简化，提出了一种基于似然分数的新度量标准，并对编码器解码器模型的新方法进行了评估，同时建立了一些语料库。
PDF3 years ago