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MedAlign是一个专门用于帮助临床医师遵循电子病历生成数据集的工具,旨在提升医疗数据的质量和一致性。该项目提供了一个基准数据集,包含983个自然语言指令,由15名临床医生策划,涵盖7个专业领域,并提供303个医生编写的参考响应。此外,它还包含276个纵向电子健康记录(EHR),用于指导指令-响应对,同时也可以用于评估六种常规领域语言模型的性能。
MedAlign的特点:
1. 包含983个用于EHR数据的自然语言指令的基准数据集
2. 由15名临床医生策划,涵盖7个专业领域
3. 提供303个医生编写的参考响应
4. 包含276个纵向EHR用于指导指令-响应对
5. 用于评估六种常规领域语言模型的性能
MedAlign的功能:
1. 帮助临床医师生成符合电子健康记录的自然语言指令
2. 支持研究人员评估语言模型在医疗领域的表现
3. 为电子健康记录的问答系统提供标准化数据集
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![name: “On Uncertainty In Natural Language Processing” description: “深入探究自然语言处理(NLP)中不确定性的来源,提供量化模型预测可靠性的新方法” url: “https://arxiv.org/abs/2410.03446” features: – “研究多种语言的数据集,包括丹麦语、英语和芬兰语” – “提出新的校准采样方法,用于自然语言生成” – “开发评估大型语言模型信心水平的方法” – “涵盖语言学、统计学和神经网络的视角” usage: – “量化模型预测的可靠性” – “理解和量化 NLP 中的不确定性” – “提高自然语言生成的词汇集合精确性” – “辅助预测器用于信心预测”-探讨NLP中的不确定性来源](https://www.msbd123.com/favicon/arxiv.org.png)
Nname: “On Uncertainty In Natural Language Processing” description: “深入探究自然语言处理(NLP)中不确定性的来源,提供量化模型预测可靠性的新方法” url: “https://arxiv.org/abs/2410.03446” features: – “研究多种语言的数据集,包括丹麦语、英语和芬兰语” – “提出新的校准采样方法,用于自然语言生成” – “开发评估大型语言模型信心水平的方法” – “涵盖语言学、统计学和神经网络的视角” usage: – “量化模型预测的可靠性” – “理解和量化 NLP 中的不确定性” – “提高自然语言生成的词汇集合精确性” – “辅助预测器用于信心预测”-探讨NLP中的不确定性来源
深入探究自然语言处理(NLP)中不确定性的来源,提供量化模型预测可靠性的新方法。研究涵盖多种语言的数据集,并提出新的校准采样方法以提升自然语言生成的精确性。
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