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文章/答案/技术大牛

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深度学习自然语言处理

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耶鲁、交大提出“专家会诊”多智能体框架, 使用ChatGPT解决临床推理问题

医疗 chatgpt 框架模型数据

近来，来自耶鲁和交大的研究者借鉴并受医院专家会诊模式的启发，提出了一个名为多学科协作 (Multi-disciplinary Collaboration, MC) 的临床领域框架，目标是以无需训练、具有可解释性的方式来揭示医学智能模型的内在临床知识并提升其推理能力。

2023-11-29

1380

众多高校和研究机构联合发表：LLMs评估综述

医疗教育测试论文模型

本篇文章是一份关于大型语言模型评估的综述，涵盖了评估的各种方法，包括评估什么、在哪里评估以及如何评估。

2023-08-22

1810

竞赛 | 中国健康信息处理大会（CHIP2022）发布评测任务

医疗 http NLP 服务文字识别 tcp/ip

每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：中国中文信息学会第八届中国健康信息处理大会（CHIP2022）是中国中文信息学会医疗健康与生物信息处理专业委员会开展的“以信息处理技术助力探索生命之奥秘、提高健康之质量、提升医疗之水平”为主旨的年度会议。CHIP是中国健康信息处理领域的重要会议，是世界各地学术界、企业界和政府部门的研究人员和从业人员分享创意，进一步推广领域研究成果和经验的重要平台。CHIP2022官网链接为：http://cips-chip.org.cn ，将于2022年10月22-24日，在

2022-07-18

6810

知识图谱构建-关系抽取和属性抽取

医疗知识图谱机器学习神经网络深度学习

医疗知识图谱构建离不开大量的三元组，而三元组的获取除了先前文章介绍的IS-A上下位抽取，另一项就是关系抽取。关系抽取是信息抽取领域中的重要任务之一，目的在于抽取文本中的实体对，以及识别实体对之间的语义关系。例如"弥漫性肺泡出血易合并肺部感染"中，"弥漫性肺泡出血"与"肺部感染"都是疾病，他们之间的关系是"疾病-合并症"。存在于海量医疗文本中的知识体系网络，可以为其他NLP技术（实体链接，query 解析，问答系统，信息检索等）提供可解释性的先验知识（知识表示）和推理。

2020-03-03

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