Itinai.com it development details code screens blured futuris ee00b4e7 f2cd 46ad 90ca 3140ca10c792 2
Itinai.com it development details code screens blured futuris ee00b4e7 f2cd 46ad 90ca 3140ca10c792 2

Улучшение распознавания биомедицинских именованных сущностей с помощью динамического расширения определений: новый подход искусственного интеллекта для повышения точности больших языковых моделей.

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 Enhancing Biomedical Named Entity Recognition with Dynamic Definition Augmentation: A Novel AI Approach to Improve Large Language Model Accuracy






Enhancing Biomedical Named Entity Recognition with Dynamic Definition Augmentation

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


Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта