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来自专栏AI科技评论
今日 Paper | 人脸旋转；BiLSTM-CRF；神经注意模型；Abigail等
arxiv.org/abs/1909.10390 推荐原因本文的主要内容作者参加2018年的一个信息抽取比赛时所用的思路、方法和总结，主要的方法是使用预训练的语言模型以及额外的语义特征作者使用了CLAMP， cTAKES
63930发布于 2020-04-20
来自专栏Urlteam
机器学习各语言领域工具库中文版汇总
Apache cTAKES – Apache临床文本分析及知识提取系统（cTAKES）是从电子病历，临床文本中进行信息抽取的一个开源系统。
2.9K11发布于 2019-11-27
电子健康记录中神经症状标注的一致性研究
基于规则、语言分析和统计模型的概念提取工具（如cTAKES和MetaMap）的准确率和召回率通常在0.38至0.66之间。神经网络正被用于概念识别，并取得越来越大的成功。
17110编辑于 2025-10-24
癫痫中的人工智能——应用及临床路径
例如，cTAKES NLP工具与基于规则的解析结合使用，从出院摘要中提取患者和癫痫特征，其 F 分数为 88.53%。同样，Yale cTAKES 扩展 NLP 工具被用于与分类器结合，以将癫痫患者与患有心因性非癫痫事件的人区分开来，其 F分数为 96%。
93410编辑于 2024-09-06