XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实体识别
Infrrd.ai 在 SemEval-2022 任务 11：使用数据增强、基于 Transformer 的序列标记模型和 EnsembleCRF 进行命名实体识别的系统
在低资源语言中，训练数据量有限。因此，模型必须在未训练过的陌生句子和句法上表现良好。我们提出了一种通过编码器和语言模型集成来解决这个问题的方法。与多语言语言模型相比，特定语言的语言模型表现不佳。因此，多语言语言模型检查点针对特定语言进行了微调。在模型输出和 CRF 之间引入了一种新颖的独热编码器方法，以集成格式组合结果。我们的团队 Infrrd.ai 参加了 MultiCoNER 竞赛。结果令人鼓舞，团队位列前 10 名。在我们参加的大多数赛道中，与第三名的差距不到 4%。所提出的方法表明，以多语言语言模型为基础在编码器的帮助下的模型集成比单一语言特定模型的表现更好。
保护关键基础设施和具有国家意义的系统
该部门不打算直接获取水和采掘业等发电行业的更广泛供应链投入。相反，法案通过后引入的风险管理计划将要求包括发电企业在内的实体识别和减轻包括其供应链中的风险。对于发电企业来说，这将包括了解对发电企业运行至关重要的依赖关系，例如煤矿或供水企业。
保护关键基础设施和具有国家意义的系统
该部门不打算直接获取水和采掘业等发电行业的更广泛供应链投入。相反，法案通过后引入的风险管理计划将要求包括发电厂在内的实体识别和减轻包括其供应链中的风险。对于发电厂而言，这将包括了解对发电厂运行至关重要的依赖关系，例如煤矿或供水商。
生成术语映射
内容表2介绍：Atropos健康3问题定义4研究问题5方法6准备药物来源术语6方法1：通过医疗保健特定的NLP模型7命名实体识别命名的实体识别7方法2：通过UMLS API通过UMLS API 7方法7方法7方法7方法3：umls api plus for gpti plus gpt-4人类访问量11的方法， Mapping Outcomes 11 Other Mapping Outcomes 11 Approach 1: Janus-Derived Maps 13 Janus AUROC Curves for Different Mapping Outcomes 14 Approach 2: UMLS API Alone 15 UMLS API Alone Correctness Metrics 15 Approach 3: Generative Terminology Mapping 17 Generative Terminology Mapping Results: 90% Reduction in Errors, 91% Coverage, 98% Reduced Cost 18 Generative Terminology Mapping (UMLS API Plus GPT-4）正确性指标18生成术语映射与地面真相结果和混乱矩阵18数据工程挑战19估计成本和比较20结论21生成术语映射生成研究级RXNorm映射药物数据，在21个警告和未来方向23附录23附录24
SemEval-2015 任务 14：临床文本分析
我们描述了两个针对临床文本的任务：命名实体识别（任务 1）和模板槽填充（任务 2）。这两个任务利用 ShARe 语料库中的注释，该语料库包含带有注释的临床记录，提及的疾病以及它们对医学术语和八个附加属性的规范化。这两个任务的目的是确定临床命名实体识别方面的进展，并确定疾病模板槽填充的最新技术。任务 2 包含两个子任务：根据黄金标准疾病跨度进行模板槽填充（任务 2a）以及端到端疾病跨度识别和模板槽填充（任务 2b）。对于任务 1（疾病跨度检测和规范化），有 16 支队伍参加。最佳系统的严格 F1 得分为 75.7，准确率为 78.3，召回率为 73.2。对于任务 2a（给定黄金标准无序跨度的模板槽填充），有六支队伍参与。最佳系统的槽填充综合总体加权准确率为 88.6。对于任务 2b（无序识别和模板槽填充），有九支队伍参与。最佳系统的综合宽松 F（跨度检测）和总体加权准确率为 80.8。
波形可以同时代表知识和现实吗？通过机器学习的辅助神经科学知识提取在neuromorpho.org上应用于神经重建元数据
摘要在学术期刊中每天产生的非结构化文本的数量是巨大的。系统地识别，分类和构造此类数据的信息对于研究人员即使在划界领域中也越来越具有挑战性。命名实体识别是一种基本的自然语言处理工具，可以训练从科学文章中的宣传，结构和提取信息。在这里，我们利用了最新的机器学习技术，并开发了人类通过用户友好的图形接口和通过应用程序编程界面访问的智能神经科学元数据建议系统。我们向神经重建的公共存储库展示了一种实际应用，Neuromorpho.org，从而扩展了当前正在使用的现有基于Web的元数据管理系统。定量分析表明，建议系统将人事劳动减少至少50％。此外，我们的结果表明，由于神经科学命名的内在歧义，具有相同软件体系结构的较大较大的培训数据集不太可能进一步提高性能，而无需进行临时启发。该项目的所有组件均发布开源，以进行社区增强和扩展到其他应用程序。关键字：元数据管理，神经策略，神经信息学，自然语言处理，命名实体识别，机器智能，深度学习，变形金刚
教学大纲-ADASCI认证的生成AI工程师
a。机器学习（ML）范式b。神经网络，体系结构，激活功能，优化技术c。表示学习，嵌入，功能工程d。概率模型，贝叶斯网络，隐藏的马尔可夫模型（HMMS）e。推理和计划f。自然语言处理，令牌化，言论部分（POS）标记，命名实体识别（NER），Word2Vec g。计算机视觉，图像分类，对象检测，图像分割h。基础模型及其角色
blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024
命名实体识别是一项信息提取任务，旨在识别文本中的命名实体并将其分类为预定义的类别。嵌套的命名实体识别涉及检测外部实体和内部实体。Bionne竞争[1]是CLEF 2024 Bioasq Lab [2]的一部分，重点是从生物医学文本中提取嵌套的实体。嵌套命名实体类型包括解剖（解剖学），化学物质（化学），疾病（DISO），生理学（物理），科学发现（发现），受伤或中毒损害（伤害_poisoning），实验室程序（LABPROC）和医疗设备（设备）[3]。挑战提供俄罗斯，英语和双语曲目。对于英语曲目，组织者提供了一个带有50个记录和一个带有50个记录的验证的培训集。每个记录都包含一个文本，即PubMed摘要，以及以Brat格式注释的实体列表，其本文中实体的起始和结束位置。在测试阶段，组织者发布了一个带有154个摘要和346个额外文件的测试集，总共有500个记录。我们的团队专注于Bionne English Track。我们的系统使用大型语言模型（特别是Mixtral 8x7b指示模型[4]）和一个生物医学模型来查找文章中的实体。然后，系统使用统一的医学语言系统（UMLS）语义类型来过滤和汇总实体。实现可以在GitHub 1上找到。
Dell Precision 数据科学工作站：基准测试和
BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）是 Google 于 2018 年底开发的一种强大工具，可让计算机处理、分析和“理解”人类语言。它已成为各种 NLP 应用的标准，例如问答、命名实体识别、自然语言推理和文本分类。以前，所有语言模型（即 Skip-gram 和连续词袋）都是单向的。它们只能从左到右或从右到左遍历单词的上下文窗口。BERT 使用双向语言建模来理解单词的上下文；即，该模型根据单词的所有周围环境来学习单词的上下文。