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利用领域特定的大型语言模型进行比较研究：基于生成式 AI 模型的健康差异
利用大型语言模型和领域特定的 SciBERT 对健康差异进行研究，发现它们在提供医疗服务、改善健康沟通和减少健康差距方面具有潜力，但在数据多样性、隐私问题和医疗服务提供者与技术专家之间的合作等方面存在挑战。
PDF8 months ago
医学缩写消歧的标记分类
本研究旨在探究利用 token 分類方法來消除醫學縮寫的歧義性。使用公開數據集比較多種預先訓練的文本分類算法，其中以 SciBERT 模型效果最佳，並發現對預測結果進行後處理可以有效提高文本分類算法對醫學縮寫消除歧義性的準確性。
PDF2 years ago
AAAI利用领域不可知和特定领域知识进行首字母缩写消歧
本研究提出一种 Hierarchical Dual-path BERT 方法，该方法利用 RoBERTa 和 SciBERT 预训练模型来分别编码通用精细和高级具体表示，用于缩写消歧。实验结果表明，该方法在各种评估指标上均优于现有技术，特别
PDF3 years ago
COLING研究论文的基于方面的文档相似度
本研究介绍了一种基于方面信息的相似度扩展方法，使用 Transformer 模型和 LSTM 基线评估了 172,073 份论文的相似度，结果表明 SciBERT 是最有效的系统，这种基于方面信息的相似度扩展方法可以为文献推荐系统提供更高的
PDF4 years ago
SLEDGE: 一种简单而有效的 COVID-19 科学知识搜索基线
本文介绍了一个基于 SciBERT 的搜索系统 - SLEDGE，其在 TREC-COVID 挑战赛上表现出强大的效果，并提供了一些潜在的未来方向，包括按日期筛选和更加专注于计数信号的神经方法。
PDF4 years ago
ACLMEDIQA 2019 上的双向传输：医学领域自然语言理解的多源传输学习
本文介绍了我们参加 MEDIQA-2019 比赛的系统，我们使用多源迁移学习方法，将 MT-DNN 和 SciBERT 中的知识应用于医疗领域的自然语言理解任务中。我们采用多任务学习技术，在通用和医疗领域上进行 NLI、RQE 和 QA 任
PDF5 years ago
SciBERT : 一个针对科技文本的预训练语言模型
SciBERT 是一种无监督预训练的基于 BERT 的语言模型，用于解决获取高质量、大规模标注科学数据的难题，并在多个科学领域的数据集上展示出比传统 BERT 模型更卓越的性能。
PDF5 years ago