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辐射肿瘤学的自然语言处理
摘要：自然语言处理（NLP）是一种将人类语言转化为机器可读数据的技术，正在革新许多领域，包括癌症护理。本综述概述了NLP的演变及其为癌症患者制定个性化治疗途径的潜力。利用NLP将非结构化医学数据转换为结构化的可学习格式的能力，研究人员可以利用大数据的临床和研究应用程序的潜力。NLP的重大进步激发了人们对开发工具的兴趣，这些工具可以自动从临床文本中提取信息，从而有可能改变放射肿瘤学的医学研究和临床实践。所讨论的应用包括症状和毒性监测，确定健康的社会决定因素，改善患者 - 物理学的沟通，患者教育和预测性建模。然而，一些挑战阻碍了NLP收益的全面实现，例如隐私和安全问题，NLP模型中的偏见以及这些模型的可解释性和一般性性。克服这些挑战需要计算机科学家与辐射肿瘤学社区之间的合作努力。本文是理解NLP算法的复杂性，其绩效评估，过去的研究贡献以及NLP的未来的综合指南。关键字：人工智能，个性化医学，放射疗法，自然语言处理
icmlde2024.028
主题应在ICMLDE 2024会议的主题和范围中 - 用于NLP和计算机视觉对抗机器的深度神经网络，用于强大的NLP和计算机视觉系统的深层生成模型，用于NLP和计算机视觉
人工智能
现阶段，人工智能已经不再仅仅只是一个讨论话题。这些都是非常真实的技术，主要基于人工神经网络。他们的训练采用的是 V. L. Dunin-Barkovsky 制定的巴甫洛夫原理。数学家将巴甫洛夫强化学习称为深度强化学习。 AI分为计算机视觉，即图像的识别和生成；语音识别与合成；自然语言处理（NLP）；图形逻辑AI，mivar逻辑技术。如果单独来看，所有这些都是狭隘的人工智能。但与人类相当的通用智能尚未被创造出来。这样的人工智能必须包含所有技术。鉴于智能出现的社会性和语言性，开发人员非常重视完善 NLP 算法和多智能体环境。不幸的是，随着神经网络的发展，一种称为对抗性攻击的现象出现了，它利用相同的学习机制，迫使经过训练的神经网络犯错误。这一事实使人们对神经网络在日常医学中的未来产生了质疑。人工智能的环境是大数据和数据集。欧洲专家已经开始从医学和制药行业安全发展的角度关注大数据的监管。
页面| 11 https://doi.org/10.59298/rojbas/2025/511114自然语言处理在医疗文档中的作用
抽象自然语言处理（NLP）已成为医疗文献的变革性技术，解决了数据复杂性，互操作性和记录保存错误等挑战。本文探讨了NLP的基本原理，其在医疗保健中的应用以及其在自动化和提高临床文档准确性中的作用。关键重点领域包括提取非结构化数据，实时转录和情感分析，以及对维持患者机密性至关重要的道德和隐私注意事项。尽管有预算限制和系统互操作性等挑战，但NLP医疗保健中NLP的未来仍然对个性化医学，预测分析和实时决策有望。通过NLP的进步，医疗保健提供者可以在确保道德合规性的同时解锁宝贵的见解并优化患者护理。关键字：自然语言处理（NLP），医疗文献，临床数据，医疗保健技术，患者隐私，道德考虑因素。
自然语言和人工智能
矛盾的是，自然语言只有对其母语人士来说才是自然的。因此，不同国家的母语人士，甚至是专家，最初（60 年前及以后）都相信任何自然语言处理 - 自然语言处理（NLP） - 都是相当简单和可行的事情。实践表明，大量的语言属性几乎不可能形式化。当我们强调研究语言使用中所体现的认知过程的重要性时，所指的正是这些属性。对此，Kibrik 2020:59文章指出：“语言和言语活动代表着无形的认知系统的主要表现之一。每一个智人代表都会不断大量地产生可以作为研究一般认知过程的数据的材料。”从 NLP 角度来看，最重要的认知现象包括语言的一些关键特性，例如多义性、同音异义性、语义的非离散性、类比（Kazakovskaya、Onipenko 2020）、隐含性、推理性、内涵性、模糊性、融合性、内容表达的“非线性”等。因此，在鲍里索夫 2020:47 的文章中对此指出：“意义的阴影”是“两种意义之间的中间”。因此，正如亚历山德罗夫 2020:37 的文章所指出的那样：“人工智能在许多领域无法与人类竞争”，更不用说（机器）翻译了，尽管它已经朝着积极的方向发展，但还远远没有达到无处不在的程度；查看更多详细信息在 Ryabtsev 的文章 2023 中。因此，现代语言学在这方面的研究与识别潜在的认知结构和过程有关
传感器 - 语义学者
摘要：本文介绍一种新方法，将人机界面 (HMI) 状态（一种涵盖操作员动作和过程状态的视觉反馈状态模式）从多变量时间序列转换为自然语言处理 (NLP) 建模领域。该方法的目标是在给定 k 个滞后过去 HMI 状态模式的情况下，预测 n 个提前时间步长窗口的操作员响应模式。NLP 方法提供了在 HMI 状态模式中编码 (语义) 上下文关系的可能性。为此，介绍了一种使用序列到序列 (seq2seq) 深度学习机器翻译算法构建原始 HMI 数据以进行监督训练的技术。此外，基于注意力等当前最先进的设计元素的自定义 Seq2Seq 卷积神经网络 (CNN) NLP 模型与基于标准循环神经网络 (RNN) 的 NLP 模型进行了比较。结果表明，用于建模 HMI 状态的两种 NLP 模型设计具有相当的有效性。 RNN NLP 模型显示出更高的（≈ 26%）预测准确度，一般来说，无论是样本内还是样本外的测试数据集。然而，自定义 CNN NLP 模型显示出更高的（≈ 53%）验证准确度，表明在相同数量的可用训练数据的情况下，过度拟合较少。所提出的工业 HMI NLP 建模的实际应用，例如在发电站控制室、航空（驾驶舱）等，正朝着现实的方向发展
用LLMS革命自然语言处理
对应的电子邮件： * Archu.payal@gmail.com接收到：2023年11月5日接受：2024年1月25日发布：2024年3月7日摘要：变形金刚的出现是自然语言处理（NLP）领域的变革性变化（NLP），技术在理解和人类语言方面变得相当像人类的人类一样。本文强调了生成AI的影响，特别是GPT等大型语言模型对NLP的影响。该分析介绍了为变压器体系结构加油的原型单元，并注意了其对复杂语言任务的应用，并从效率和可扩展性角度提出了优势。但是，证据突出了MT，文本摘要和SA与基线NLP模型的实质进展。因此，这项工作强调了使用基于变压器的LLM系统作为发展NLP领域的手段的关键作用，并可以为开发更自然和直观的人类计算机相互作用而奠定基础。关键字：自然语言处理（NLP），变压器，大语言模型（LLMS），注意机制，机器翻译，情感分析。1。简介自然语言处理已面临人类语言的复杂性，并且未能准确地理解和组织文本。引入变压器模型的引入通过引入一种新的体系结构来改变NLP的景观[1]。这是围绕注意机制实现的，该机制允许在广泛的NLP任务中对模型性能进行重大改进。
CS 97：AI夏季2024年生成概论
UCLA计算机科学系CS 97：生成AI夏季2024课程描述：本课程改编自CS 162：自然语言处理。自然语言处理（NLP）是一个快速发展的领域，最近的深度神经网络的最新进展彻底改变了许多NLP应用程序。本课程旨在介绍各种NLP任务，有效解决这些问题的算法（包括深度学习模型的最新进展）以及评估其性能的方法。将重点关注统计和神经网络学习算法，这些学习算法训练（注释）文本语料库以自动获取执行任务所需的知识。课堂讲座将讨论一般问题，并目前介绍抽象算法。作业将触及语言现象的理论基础和算法的实施。将提供某些算法的实现版本，以感觉到课堂中讨论的系统如何“真正起作用”，并允许作为课程项目的一部分进行扩展和实验。讲师：Nanyun（Violet）Peng（Violetpeng@cs.ucla.edu）暂定主题：●NLP简介：什么重要？什么困难？什么简单？简介NLP应用程序，语言中的歧义，不同级别的语言。●词汇语义：分布语义和单词向量，单词文档矩阵，LSA，神经网络基础知识●语言模型：N-gram语言模型，日志线性语言模型，RNN语言模型，变形金刚，神经掩盖语言模型。●当前的NLP任务和竞赛：NLP应用程序当前前沿的介绍，公平考虑。讲座教室：TBD本科导师：
