HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

التعلم النقل في معالجة اللغة الطبيعية البيوميديكية: تقييم BERT و ELMo على عشرة مجموعات بيانات مرجعية

Yifan Peng Shankai Yan Zhiyong Lu

الملخص

مستوحدين من نجاح معيار تقييم الفهم اللغوي العام (GLUE)، نقدم معيار تقييم الفهم اللغوي الطبي الحيوي (BLUE) لتسهيل البحث في تطوير تمثيلات اللغة المسبقة التدريب في مجال البيولوجيا الطبية. يتكون هذا المعيار من خمسة مهام مع عشرة مجموعات بيانات تغطي النصوص الطبية الحيوية والسريرية بحجم وصعوبة مختلفين للمجموعات. كما قمنا بتقييم عدة نقاط بداية تعتمد على نموذجي BERT وELMo، واكتشفنا أن نموذج BERT المسبق التدريب على ملخصات PubMed وملاحظات MIMIC-III السريرية حقق أفضل النتائج. نجعل البيانات والموديلات المسبقة التدريب والرموز متاحة للجمهور على الرابط https://github.com/ncbi-nlp/BLUE_Benchmark.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
التعلم النقل في معالجة اللغة الطبيعية البيوميديكية: تقييم BERT و ELMo على عشرة مجموعات بيانات مرجعية | مستندات | HyperAI