圖1 藥物發現和開發中的人工智能驅動語言模型01AI語言翻譯官基于Transformer的LMs,其核心是通過自注意力機制(Self-attention)和位置編碼(Positional encoding)進行序列到序列學習(Seq2Seq)。該語言模型的出現,改變了處理文本數據的方式,顯示出了在信息檢索、文本分類、文本總結和情感分析中的巨大潛力[1]。...
三名醫生策劃并驗證了這些模式,其中包括患者主訴、現有病史,體檢和實驗室報告。自然語言處理信息提取模型的設計 NLP框架有多個組成部分:詞典構建、符號化、單詞嵌入、圖構建,以及使用LSTM架構的句子分類。 詞典構建 我們通過閱讀訓練數據中的句子,并選擇臨床相關單詞以用于查詢-答案模型構建來生成詞典。詞典的關鍵詞由我們的醫生策劃,并使用中文醫學詞典生成。...
源數據模塊提供統計數據常用的統計功能,使用結構化查詢語言(SQL)對統計需求實時查詢,一個需求關聯一條?SQL?語句,便于添加和修改統計需求。常用功能包括最大值、最小值、平均值、中值等的計算。例如,檢出頻次最多的?N?種農藥的查詢;檢出農藥平均頻次數最多的?N?種蔬菜;中國標準下超標倍數最大的?N?種農藥等的統計。...
論文“Testing Database Systems via Differential Query Execution”關注數據庫系統中單條SQL語句執行的正確性。關系型數據庫系統使用結構化查詢語言(SQL)高效地存儲和檢索數據。如果SQL語句執行存在缺陷,可能會導致數據庫狀態錯誤、系統宕機等嚴重后果。因此,SQL語句執行的正確性是基于數據庫系統的各類應用正確性保障的關鍵。...
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