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计算机的自然语言处理应用程序......
摘要：在大数据时代，基于文本的医疗数据（如电子健康记录 (EHR) 和电子病历 (EMR)）正在迅速增长。EHR 和 EMR 是从患者那里收集的，用于记录他们的基本信息、实验室检查、生命体征、临床笔记和报告。EHR 和 EMR 包含有用的信息，可帮助肿瘤学家进行计算机辅助诊断和决策。然而，医生从 EHR 和 EMR 数据中提取他们需要的有价值信息并分析这些信息非常耗时。最近，越来越多的研究工作将自然语言处理 (NLP) 技术（即基于规则、基于机器学习和基于深度学习的技术）应用于 EHR 和 EMR 数据，用于肿瘤学的计算机辅助诊断。本综述的目的是叙述性地回顾肿瘤学计算机辅助诊断的 NLP 应用领域的最新进展。此外，我们打算缩小人工智能 (AI) 专家和临床专家之间的研究差距，以设计更好的 NLP 应用程序。我们最初从 PubMed、Google Scholar 和 ACL Anthology 三个电子数据库中确定了 295 篇文章；然后，我们删除了重复的论文，并根据摘要内容手动筛选了不相关的论文；最后，经过文献综述的筛选过程，我们总共纳入了 23 篇文章。此外，我们进行了深入分析，并将这些研究分为七种癌症类型：乳腺癌、肺癌、肝癌、前列腺癌、胰腺癌、结直肠癌和脑肿瘤。此外，我们在本文中确定了 NLP 应用在支持临床实践方面的当前局限性，并提出了一些有希望的未来研究方向。
一种自然语言处理模型
根据世界卫生组织的说法，自杀是死亡的十大原因之一。每次自杀死亡估计有138人的生命受到重大影响，几乎所有与自杀死亡有关的统计数据都与之有关。社交媒体的广泛使用和用于访问社交媒体网络的几乎通用的移动设备为预防性干预提供了新的机会，以及研究（试图）自行生活的人的行为的新形式的数据。我们表明，使用社交媒体数据识别自杀风险个人是可行的。具体来说，我们提出了一种自动化系统的概念，用于使用自然语言处理和机器学习（尤其是深度学习）方法检测自杀未遂的可测量信号。该项目的目标是改善自杀职位的自动识别和报告。它提供了一种研究Twitter作为社交媒体平台的方法，以找到自杀的警告指标。前面提到的方法的主要目标是自动检测用户在线行为的异常变化。可能在事件之前可能的风险或警告指标的复杂因素的理解和识别为预防自杀带来了困难。许多自然语言处理（NLP）方法用于衡量文本变化，并通过独特的框架传递，该框架可以广泛使用来实现这一目标。我们使用CNN-LSTM模型来评估和对比其他分类方法。深度学习和基于机器学习的分类算法用于通过分析社交网络平台Twitter上的推文来在早期阶段识别自杀思想。我们首先对两个分类器进行了预处理的数据，然后分别进行功能提取，然后分别进行机器学习和深度学习分类器。与早期的CNN-LSTM系统相比，研究表明，使用单词技术嵌入的CNN-LSTM框架达到了94％的分类精度。
自然语言生成的评估原则
自然语言处理涉及计算机理解自然语言文本的能力，这可以说是追逐通用人工智能圣杯的主要瓶颈之一。鉴于深度学习技术前所未有的成功，自然语言处理社区几乎完全支持实际应用，最先进的系统不断涌现并以越来越快的速度争夺与人类同等的性能。因此，公平和充分的评估和比较长期以来一直让科学界着迷，不仅在自然语言领域，而且在其他领域，以确保值得信赖、可重复和无偏见的结果。一个流行的例子是软件产品的 ISO-9126 评估标准，它概述了广泛的评估关注点，例如成本、可靠性、可扩展性、安全性等。欧洲项目 EAGLES-1996 是 ISO-9126 备受赞誉的扩展，它描述了评估自然语言技术的基本原则，为后续的自然语言评估方法奠定了基础。
自然语言处理与 SQL 的一些缩写
摘要：本文介绍了一种将自然语言处理 (NLP) 缩写转换为 SQL 的方法。SQL 是一种领域特定语言，用于存储、操作和检索关系数据库中的数据，但任何不了解 SQL 的普通人都无法从数据库中检索数据。为了解决这个问题，我们提出了一种将 NLP 转换为 SQL 的模型，但在这个系统中，用户也可以使用缩写从数据库中检索数据。那些精通 SQL 语言的人可以从数据库中访问信息，但非技术用户无法从数据库中检索数据。这个系统可以在任何地方使用，因为数据库无处不在。如果我们想从数据库中获取一些数据，这个系统非常有用。在这个系统中，用户还可以使用语音输入查询。关键词：NLP（自然语言处理）、NLTK（自然语言工具包）、AI（人工智能）、语音转文本。
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。
自然语言过程的定量描述
摘要 - 在本文中，我们在自动生成过程的定量和定性自然语言描述的框架中提出了一系列模糊的时间原型。该模型包括从过程和属性中的时间和因果信息，在过程中的时间范围内定量属性，并回顾事件之间的因果关系和事件之间的因果关系以及其他特征之间的时间距离。通过在常用的数据到领位体系结构中通过进一步的过程采矿技术和模糊集，我们的框架能够从过程中提取相关的定量时间和结构信息，并以自然语言中的自然语言描述它，涉及不确定的术语。提出了心脏病学领域中的真正用例，显示了我们模型提供向领域专家提供的自然语言解释的潜力。索引术语 - 进程采矿，原型，语言描述数据，自然语言生成
量子自然语言处理和机器学习
强大 由 Atom Computing 制造的全球最大量子计算机已突破 1000 量子比特大关。现有量子计算机的潜力使其能够用于 NLP 等数据密集型领域。 完善的理论基础 经过近一个世纪的发展，量子力学和范畴论已经演化成为统一的科学语言。量子力学和范畴论天生适合处理大数据和非局部相关性，因此非常适合自然语言处理领域 易于使用的工具 目前有很多用于量子计算和 QNLP 的开源工具，例如 IBM 的 qiskit 和 Quantinuum 的 lambeq。所有这些工具都有助于让从初学者到高级学习者的更广泛受众更容易使用量子计算，并支持不断壮大的社区。
将视觉信息纳入自然语言处理
这篇论文（博士学位）是由达特茅斯数字共享的这些论文和论文免费带给您的。已被达特茅斯数字共享授权管理人纳入达特茅斯学院博士学位论文。有关更多信息，请联系dartmouthdigitalcommons@groups.dartmouth.edu。
自然语言处理与量子物理学
近年来，量子计算引起了广泛关注。其基本思想是利用量子力学的力量来解决计算问题（Shor，1999；Nielsen 和 Chuang，2002）。虽然某些量子算法可以成为经典算法的更快替代方案（Biamonte 等人，2017；Arute 等人，2019），但量子物理的数学框架也已用于认知（Busemeyer 和 Bruza，2012）、优化（Soleimanpour 等人，2014）和其他学科。在自然语言处理 (NLP) 领域，量子力学近年来的研究兴趣激增，解决了从词汇语义模糊性（Meyer and Lewis，2020 年）到语义组合（Coecke 等人，2020 年）以及从信息检索（Jiang 等人，2020 年）到文本分类（Zhang 等人，2021 年）等各种问题，其中量子物理的不同特性启发了新算法。尽管其研究文献不断增加，但尚未有调查对量子 NLP 领域进行综述和分类。最相关的调查是关于量子启发的信息检索（Uprety 等人，2020 年；