Улучшение распознавания именованных сущностей в биомедицинской области с помощью динамического расширения определений: новый подход ИИ для повышения точности больших языковых моделей
Биомедицинские исследования тесно связаны с идентификацией и классификацией специализированных терминов в текстовых данных, известных как распознавание именованных сущностей (NER). Этот процесс критически важен для эффективного управления медицинской литературой и использования данных для медицинских достижений и ухода за пациентами.
Изза сложности технического языка и терминологии биомедицинских наук традиционные методы NER сталкиваются с трудностями, влияющими на производительность модели в реальных приложениях.
Исследователи разработали метод, включающий динамическое расширение определений в большие языковые модели (LLM) для улучшения распознавания и классификации биомедицинских сущностей. Этот подход значительно повышает производительность модели, обеспечивая увеличение F1-оценок на 15% по различным наборам данных.
Этот инновационный подход превосходит традиционные методы тонкой настройки, требуя меньше обучающих примеров и сокращая время и затраты, связанные с обучением модели. Он также повышает точность распознавания сущностей и уменьшает необходимость в обширных специализированных наборах данных.
Этот подход предлагает многообещающие возможности для развития анализа биомедицинских текстов, улучшения точности извлечения сущностей и благоприятного воздействия на медицинские исследования и практику.
Пример практического решения в области ИИ
Исследуйте AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами и управления взаимодействиями на всех этапах путешествия клиента.
Список полезных ссылок:
- AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
- Twitter – @itinaicom
