获得了现成可用的医学BERT模型,以及大量带标注的数据集。 针对问题 医疗数据集与普通数据集分布不同,医疗词汇的长尾分布也很难从普通语料中学习,中文的词和短语更复杂一些。需要训练一个类似BERT的针对医疗的中文预训练模型。 本文贡献 提出了用于评价中文医疗语言模型的ChineseBLUE。 将实体和语言领域知识注入到模型,实...
https://github.com/MC-BERT/MC-BERTgithub.com/MC-BERT/MC-BERT 介绍 预先训练的上下文表示(如BERT)已经成为在许多NLP任务中获得最新结果的基础。然而,大规模的预训练在计算上是昂贵的。ELECTRA是早期加速预训练的一个尝试,它训练了一个判别模型,该模型可以预测每个输入令牌是否被一个生成器取代。我们的研究...
Ｊｕｎ．２０２３ ㊀㊀㊀㊀㊀㊀ 文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０６－０１８４－０５ 中图分类号：ＴＰ３９１．１；Ｒ１９７．３２ 文献标志码：Ａ 基于改进ＭＣ－Ｂｅｒｔ的ＩＣＤ编码映射方法研究 周浩然，郑建立 （上海理工大学健康科学与工程学院，上海２０００９３）摘㊀要：当前国内医疗体系...
git clone https://github.com/MC-BERT/MC-BERTcdMC-BERT pip install --editable. Getting Started Thefull documentationof fairseq contains instructions for getting started, training new models and extending fairseq with new model types and tasks. ...
几篇论文实现代码:《MC-BERT: Efficient Language Pre-Training via a Meta Controller》(2020) GitHub:http://t.cn/A6h97pzz 《Learning Robust Representations by Projecting Superficial Statistics Out》(...
mcBERT: Patient-Level Single-cell Transcriptomics Data Representation Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) transcriptomics improves our understanding of cellular heterogeneity in healthy and pathological states. However, most scRNA-seq analyses remain confined to single cells or distinct cell populations,...
[论文阅读笔记45]ChineseBLUE[MC-BERT] 技术标签:NLP机器学习人工智能深度学习自然语言处理 一,题目 Conceptualized Representation Learning for Chinese Biomedical Text Mining 中文生物医学文本挖掘的概念化表示学习 Ningyu Zhang, Qianghuai Jia, Kangping Yin, Liang Dong, Feng Gao, and Nengwei Hua. 2020. ...
BERT ——— ◆ ——— 1 I NTRODUCTIONThe rapid growth of biomedical literature significantly challenges manual curation and interpretation [1, 2]. These challenges have become more evident under the context of the COVID-19 pandemic. Specifically, the median ac-ceptance time of COVID-19 pap...
在语言建模方面,我们使用了 I-BERT(BERT 的整数版本)和 GLUE 数据集 。在生成建模方面,我们使用了 CycleGAN 的量化版本和 horse2zebra 数据集。这种综合评估可以揭示不同的保留误差水平对 DNN 准确性的影响程度以及 One-enhancement 方法的有效性。对于指定的每个误差率,可以比较使用 MCAIMem 和不使用 One 增强...
7. Bertocchi P, et al. J Chemother. 2017 Apr;29(2):102-105. 8. Yang T, et al. Front Oncol. 2021 Aug 12;11:719836. 9. Fukuoka S, et al. J Clin Oncol. 2020;38(18):2053–61. 10. Wang F, et al...