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【中文期刊】 宫小翠 安新颖 《医学信息学杂志》 2025年46卷3期 36-41,67页ISTICCA
【摘要】 目的/意义 构建大批量医学科技文献自动分类方法,以应对医学科技文献快速增长给文献分类和利用带来的新挑战.方法/过程 以医学论文为研究对象,利用《医学主题词表》同义词和语义层级结构,增强概念信息的语义特征,采用双向编码器表征模型进行微调训练和...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 买丽克·伊明 吴芳 《中国病案》 2024年25卷7期 18-20页ISTIC
【摘要】 目的 构建住院病案首页的人工智能初筛模型并应用于分析,旨在为改善住院病案首页质量提供参考.方法 随机抽取某院2020年1月1日-2021年8月31日期间出院病案5000份作为模型构建对象,按照7:3的比例将所有住院病案首页分为训练集(n=3...
【关键词】 人工智能模型；双向丰富语义的预训练语言模型；住院病案首页；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张雯 张建同 等 《医学信息学杂志》 2024年45卷11期 30-35页ISTICCA
【摘要】 目的/意义 利用人工智能技术从海量评论中迅速甄别负面评论,了解患者的需求与不满,推动远程医疗的可持续发展.方法/过程 以好大夫在线网站的评论数据为例,首先使用双向编码器表征(bidirec-tional encoder representa...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李冬梅 朱朝阳 等 《基础医学教育》 2024年26卷11期 1002-1007页
【摘要】 在生成式人工智能的推动下,因材施教的个性化学习是现代教育的必然趋势.基于知识图谱的个性化学习路径是目前普遍采用的方式.在知识图谱的构建中,对专业术语的精准提取是最基础的工作,但仅靠人工完成,存在工作量大、易遗漏、不能及时更新的问题.文章通过...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Qing?Yang Shi Li?Zi Tan 等 《世界中医药杂志（英文版）》 2021年7卷3期 361-369页
【摘要】 Objective: This study aimed to construct an intelligent prescription?generating (IPG) model based on deep?learning natur...
【关键词】 Ancient books of Chinese medicine；bidirectional encoder representations from transformers；deep learning；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zair,Bouzidi ; Abdelmalek,Boudries ; 《Computers in biology and medicine》 2025年186卷 109620页SCIMEDLINECABP
【关键词】 CNN-LSTM-based hybrid model;Context & Sentiment;Educational awareness;
【外文期刊】 Yifei,Chen ; Xiaoying,Li ; 等 《JMIR formative research》 2023年7卷 e47434页
【关键词】 BERT;bidirectional encoder representations from transformers;deep learning;
【外文期刊】 Salim,Salmi ; Saskia,Mérelle ; 等 《JMIR mental health》 2024年11卷 e57362页
【关键词】 BERT;LLM;artificial intelligence;
【外文期刊】 Sumiko,Anno ; Yoshitsugu,Kimura ; 等 《Scientific reports》 2025年15卷1期 742页
【关键词】 Bidirectional encoder representations from transformers;Event-based surveillance;Heat stroke;
【外文期刊】 Sanghyun,Lee ; David K,Han ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2020年20卷22期 SCIMEDLINE
【关键词】 bidirectional encoder representations from transformers (BERT);convolutional neural networks (CNNs);fusion model;
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