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Data Augmentation for few-shot biomedical NER Using ChatGPT
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AI
DOI：10.1016/j.artmed.2025.103314.png)
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摘要
En 中文
• 通过提示学习从大型语言模型（ChatGPT）中挖掘知识，用于少样本生物医学命名实体识别任务。
• 为生物医学命名实体识别任务设计有效的提示学习文本。
• 利用可分离卷积提取具有复杂网格状结构的句子特征。
• 通过迁移学习丰富模型知识，以提升学习效率。
• 采用词关系解码策略高效解码多个实体。
• 通过双输入注意力模块融合多种特征表示，使模型能够学习融合特征。
期刊
IF:
6.2
论文数:
2.5K
被引数:
7.8K
机构
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