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基于论点的自然语言解释和评估医疗保健
采矿论点是一个自动自然语言处理（TALN）和计算机论证模型的全面扩展领域，旨在在自然语言中自动识别文本资源中的论证结构（即组成部分和关系）。在媒体领域，通过提供自动检测论点结构以根据证据支持医学的方法，被证明是有益的。这些方法的重要性是基于以下事实：尽管神经模型在医学诊断预测中的准确性，但其结果的解释仍然有问题。本文解决了这个开放的问题，并着重于对自然语言中的论证解释的生成和评估，以帮助医学诊断预测，以帮助临床医生进行决策和教育。首先，我提出了一条新的完整管道，以根据医学本体论和从检查文本中检测到的医学本体论和临床实体进行自然考试（MCQ）医学的永久解释（MCQ）医学。我定义了对医疗指定实体（NERC）的认可和分类的艺术状态，以检测患者表达的症状以及我根据ONTTO-LOGIE的条款对医疗措施进行的，以证明提供给医学生提供的临床病例的诊断。关键字：自动自然语言处理，提取论证结构，解释性论点。管道称为SYMEXP，允许我们的系统基于模板以自然语言生成安排解释，以证明正确的答案是正确的，以及为什么提出的其他选项不正确。其次，我提出了一个框架，用于评估基于论证的解释，称为Abexa，以自动提取医学MCQ的论证结构，并突出显示一组可自定义的标准，以表征临床解释和文档的论点。abexa通过在自动论证图上定义一组模式来解决从论点的角度评估解释的问题。非常彻底，我为解毒剂软件的持续设计和开发做出了贡献，该软件提供了不同的解释性人工智能模块，这些模块由医学争论。我们的系统提供了以下功能：用于医学领域的多语言论证分析，临床诊断的解释，提取和生成，医学领域的多语言语言模型以及医学MCQ的第一个多语言基准。总而言之，在本文中，我探讨了人工智能与论证理论结合如何导致更透明的健康和卫生系统。，我们通过在医学支持方面展示其所有潜力，例如医学生，将结果应用于关键的医学领域。
o r i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i n a o r i g i n a l r e s a r c h葡萄牙第三中心的真菌性角膜炎的10年回顾性临床分析 青光眼的炎症和神经退行性变化 o r i g i n a l r e s a r c h prmt1在肝细胞癌的进展中整合了免疫微环境和脂肪酸代谢反应 慢性哌醋甲酯对脑基因表达的影响 o r i g i g i n a l r e s a r c h得出稀有疾病AADC缺乏症的小插曲，使用父母，照料者和临床医生访谈来评估 辐射肿瘤学的自然语言处理 o r i g i n a l r e s a r c h疫苗冷链管理和公共卫生设施中的相关因素和沃莱地区卫生办公室的相关因素 肝细胞癌术前免疫疗法 r e v i e w蛋白质组学推断的糖尿病肾脏疾病的分子途径
1神经病学系，山东第一医科大学和山东省Qianfoshan医院，山东神经免疫学研究所，中国人民共和国Jinan； 2中华人民共和国山东大学医学院基础医学科学学院医学遗传学系； 3山东第一医科大学和山东医学科学院，吉南，中华民国； 4中华人民共和国的山东大学，山东大学切鲁医学院Qilu医院老年医学系； 5中华人民共和国的山东大学切鲁医学院医学院5； 6中国人民共和国北京北京友谊医院神经病学系
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。
基于LLM的SPARQL查询生成从自然语言上通过联合知识图
在生物信息学中，查询复杂知识图（kgs）的能力对于提取有意义的见解至关重要。但是，手动制作SPARQL查询，尤其是跨多个连接的KGS的联合查询，甚至对于专家而言，甚至可能是一项耗时且具有挑战性的任务。这导致人们对知识图答录（KGQA）系统的需求不断增长，该系统可以将自然语言查询转化为SPARQL，从而弥合用户问题与可用结构化数据之间的差距。大型语言模型（LLMS）提供了一个令人兴奋的机会来应对这一挑战，从而有可能自动从自然语言输入中产生准确的SPARQL查询。然而，尽管LLM在该领域表现出了令人印象深刻的能力[1] [2]，但当前的系统难以处理大规模，不断发展的kg，例如SIB Swiss Swiss生物信息学研究所的目录[3]。在这项工作中，我们提供了一种解决方案，旨在帮助SIB的生物信息学KGS [4]，例如Uniprot [5]，BGEE [6]或OMA [7]，以探索和查询可用数据。我们的方法利用LLM和端点元数据来生成SPARQL查询，同时解决动态整合不断发展的数据集的挑战，而无需持续不断的再培训。通过提供可扩展的系统1，以适应生物信息学知识的复杂且不断变化的景观，我们的目标是显着减少在联邦公里范围内查询的时间和专业知识所需的时间和专业知识。
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。
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。
采用因果发现方法结合自然语言处理模型研究痴呆症的因果网络
该工作流程图说明了研究的预处理和分析步骤。绿色框 1 详细说明了使用自然语言处理模型的变量选择步骤。最初从英国生物库数据字典中过滤出来的变量将使用基于余弦相似度得分的自然语言处理模型进一步选择。绿色框 2 概述了因果网络分析步骤 - 使用混合图形模型和快速因果推理从每个估算数据集构建痴呆症网络。然后将结果汇总成一个完整的痴呆症网络。
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。
ECE49595NL：自然语言处理春季2025 ...
评分量表我不给予DS，ES和缺点。我给出的唯一成绩是，BS，CS和FS。没有化妆流行测验。没有接受家庭作业或定期项目的迟来。我只有在您作弊时就会给出一个F，错过了四个以上的流行测验，不要提交所有家庭作业，不要提交学期项目，不要参加并参加所有家庭作业比赛，不要参加所有术语项目演示文稿，并且不参加术语项目演示。家庭作业1的成绩基于计时试验中的班级排名。家庭作业2的成绩基于比赛阶梯的班级排名。根据我对团队所花费的努力的看法，该术语项目的成绩是主观的。整体成绩是计算出的混合物，占流行测验的10％，家庭作业的25％，占作业2的25％，占该学期项目的40％。请不要要求我提供推荐信，雇用您作为RA，或者根据本课程的成绩，甚至是根据您为本课程准备的“项目/演示”一词。您需要做其他区分您的事情，让我做这些事情。
自然语言生成领域的双重使用问题
1引言2 2方法3 2。1个一般设计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2。2个目标受众。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 2。 3个数据分析。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 2。 4道德考虑。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2个目标受众。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2。3个数据分析。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 2。 4道德考虑。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。3个数据分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2。4道德考虑。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 3结果4 3。1 NLG技术的不利影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 3。2减轻双重使用问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 3。3提高双重使用问题和缓解策略的awarenes。。。。9 3。4个不诚实或非法搜索主题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3。5个已知法规。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3。6提高对法规的认识。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 4结论备注11 4。1免责声明：本报告包含个人意见。。。。。。。。。。。。11 4。2免责声明：并非所有NLG研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 4。3个步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 A邀请电子邮件13 B信息信件13 C知情同意书14 D仪式中使用的问题15