基于两阶段特征选择的医疗敏感文本分类.pdf下载

weixin_39820780 2021-09-13 14:20:57

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基于两阶段特征选择的医疗敏感文本分类.pdf

近年来，人工智能（AI）技术在医疗领域的应用愈发广泛，从影像诊断到药物研发，AI技术正在重塑医疗行业。医疗文本数据清洗作为数据治理的关键一环，其质量直接决定后续分析的准确性与临床应用的有效性。然而，面对医疗文本数据复杂的结构、不一致的格式、专业术语的多样性和多语言记录的挑战，传统清洗方法已显得力不从心。在这一背景下，大语言模型（Large Language Models, LLMs）的出现为医疗文本数据清洗带来了前所未有的可能性。

预训练时代下，深度学习模型的文本分类算法（超多干货，小白友好，内附实践代码和文本分类常见中文数据集）

引言人工智能和机器学习的出现彻底改变了我们与信息交互的方式，使其更容易检索、理解和利用。在本实践指南中，我们将探索如何创建由 LLamA2 和 LLamAIndex 提供支持的复杂问答助手，利用最先进的语言模型和索引框架轻松浏览 PDF 文档的海洋。本教程旨在为开发人员、数据科学家和技术爱好者提供工具和知识，以构建站在 NLP 领域巨头肩膀上的检索增强生成（RAG）系统。在我们寻求揭开 AI 驱动的问答助手创建的神秘面纱的过程中，本指南是复杂的理论概念与其在现实世界场景中的实际应用之间的桥梁。

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《模型思维》由知名社会科学家斯科特·佩奇撰写，介绍了一种通过数学、逻辑和计算机科学方法理解复杂系统的技能。书中强调模型在分析问题、预测现象中的重要性，并涵盖多种模型类型如经济、生物、社会网络等。佩奇提倡多模型视角，以获得全面理解，并介绍了Lingo这一软件工具在实际问题优化中的应用。读者通过阅读本书，可学习识别问题关键因素、选择模型框...

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