介绍 12345678910英文题目：Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts中文题目：多门专家混合多任务学习中的任务关系建模论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3220007领域：深度学习，多任务学习发表时间：2018作者：Jiaqi Ma，密歇根大学，谷歌出处：KDD被引量：137代码和数据：https://github.com/drawbridge/keras-mmoe阅读时间：22.07.24 读后感 多任务学习一般用于相同输入特征，用一个模型同时学习多个任务．一次预测多个标签，这样可以节约训练和预测时间，也能节约存储模型的空间． 之前的方法主要是底层共用网络，上层针对每个任务分别训练自己的网络．这样做的问题是，如果多个任务相关性不强，可能向不同方向拉扯共享参数，虽然理论上多个任务可以互为辅助，提供更多信息，但实现效果往往不如单独训练模型效果好． 介绍 多任务学习效果一般取决于不同任务之间的 ...

英文题目：Building Chinese Biomedical Language Models via Multi-Level Text Discrimination 中文题目：基于多层次文本辨析构建中文生物医学语言模型 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07244.pdf 发表时间：2021 作者：Quan Wang 等，百度 模型下载：https://huggingface.co/nghuyong/ernie-health-zh 模型介绍：https://github.com/PaddlePaddle/Research/tree/master/KG/eHealth 模型代码：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo/ernie-health 阅读时间：22.06.25 读后感 目前效果最好的生物医学预训练模型，在 CBLUE 比赛数据上亲测真的有明显提升。 介绍 之前生物医疗领域的预训练模型只是使用专门的数据训练，且大多是英文模型，垂直领域的模型常在通用模型的基础 ...

英文题目：ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities 中文题目：ERNIE: 使用信息实体增强语言表示 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.07129v3/n 领域：自然语言处理 发表时间：2019 作者：Zhengyan Zhang，清华大学 出处：ACL 被引量：37 代码和数据：https://github.com/thunlp/ERNIE 阅读时间：2002.06.25 读后感 2019 年前后清华和百度都提出了名为 ERNIE 的模型，名字相同，方法不同。清华的 ERNIE 把知识图融入了文本的向量表示，也叫 KEPLM，想法比较有意思，模型改进效果：使用少量数据训练模型时，ERNIE 比其它模型效果更好。从技术角度，它示范了整合异构数据的方法。 介绍 本文提出 ERNIE，它是结合知识图和大规模数据的预训练语言模型。引入知识图面临两个重要挑战： 如何在文本表示中提取和表示知识图中的结构 整合异构数据：将预训练模型表示和知识图表示映射到同一向量空间 ERNI ...

TFIDF 先复习一下 tfidf，tf 是词频，即某个词 i 在 文章 j 中出现的频率。分母是文章中所有词的个数，分母是词 i 出现的次数。tf 越高说明该词越重要，对于短文本匹配，每个词一般只出现一次，tf 的大小就取决于分母，即文章的长度。 \[ tf_{i,j}=\frac{n_{i,j}}{\sum_kn_{k,j}} \] idf 是逆文档频率，计算该词出现在所有文章中的频率，此时，分母是包含该关键字 i 的文章数，分子是所有文章数 N。用 log 相当于趋势不变，数值变小了。该词出现越多，分子越大，idf 值越小，比如：" 的 " 经常出现，因此不是关键词。当词 i 在 文章 j 中完全不出现，分母为 0，因此给分母加 1。 \[ idf_i=log\frac{N}{df_i+1} \] tf 和 idf 的乘积就是词 i 在文章 j 中的重要性。 \[ tfidf_{i,j}=tf_{i,j} \times idf_i \] 在搜索中，计算搜索串中的多个关键词 与 文章 j 的相似度：将各词的 tfidf 相加： $$ similarity = {i} tfidf{i ...

英文题目：BERT-based Ranking for Biomedical Entity Normalization 中文题目：基于 bert 的生物医学实体标准化排序 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1908.03548 领域：自然语言处理，生物医学，实体标准化 发表时间：2019 作者：Zongcheng Ji, 德克萨斯大学 被引量：6 阅读时间：22.06.20 读后感 中规中矩的方法，评测了各个预训练模型的差异。 介绍 BERT 是常用的自然语言处理深度学习模型, BoiBERT 和 ClinicalBERT 是针对医疗领域预训练的模型，文中提出的架构用于将上述模型通过微调解决医疗实体规范化问题． 实体规范化 Entity linking，主要面临以下挑战： 歧义问题：同一实体可能与多个概念相连 变体问题：同一概念可能与不同的实体相连 缺失问题：实体不与知识库中的任务概念相连 （这里指的概念是规范化后的文本） 在医疗领域主要任务是对实体的规范化和编码，变体问题是医疗领域的主要问题。 方法 已知文档的句子中的有实体 m，以及包含很多概念的知识知识库 ...

123456789英文题目：EMBERT: A Pre-trained Language Model for Chinese Medical Text Mining中文题目：中文医学文本挖掘的预训练语言模型论文地址：https://chywang.github.io/papers/apweb2021.pdf领域：自然语言处理，知识图谱，生物医疗发表时间：2021作者：Zerui Cai 等，华东师范大学出处：APWEB/WAIM 被引量：1阅读时间：22.06.22 读后感 针对医疗领域，利用知识图中的同义词（只使用了词典，未使用图计算方法），训练类似 BERT 的自然语言表示模型。优势在于代入了知识，具体设计了三种自监督学习方法来捕捉细粒度实体间的关系。实验效果略好于现有模型。没找到对应代码，具体的操作方法写的也不是特别细，主要领会精神。 比较值得借鉴的是，其中用到的中文医疗知识图，其中同义词的使用方法，AutoPhrase自动识别短语，高频词边界的切分方法等。 介绍 文中方法致力于：更好地利用大量未标注数据和预训练模型；使用实体级的知识增强；捕捉细粒度的语义关系。与 MC-BERT ...

12345678英文题目：N-LTP: An Open-source Neural Language Technology Platform for Chinese中文题目：开源中文神经网络语言技术平台 N-LTP论文地址：https://arxiv.org/pdf/2009.11616v4.pdf代码：https://github.com/HIT-SCIR/ltp发表时间：2021作者：Wanxiang Che 等，哈工大出处：EMNLP被引量：18+ 1 读后感 它是一个基于Pytorch的针对中文的离线工具，带训练好的模型，最小模型仅 164M。直接支持分词，命名实体识别等六种任务，六种任务基本都围绕分词、确定词的成份、关系。 实测：比想象中好用，如果用于识别人名，效果还可以，直接用于垂直领域，效果一般，可能还需要进一步精调。 Pasted image 20220620152139.png 2 介绍 2.1 文章贡献 支持六项中文自然语言任务。 基于多任务框架，共享知识，减少内存用量，加快速度。 高扩展性：支持用户引入的 BERT 类模型。 容易使用：支持多语言接口 C+ ...

介绍 英文题目：A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction 中文题目：抽取关系三元组的级联二元标注框架 论文地址：https://aclanthology.org/2020.acl-main.136.pdf 领域：自然语言处理，知识抽取 发表时间：2019 作者：Zhepei Wei, 吉林大学 出处：ACL 被引量：3 代码和数据： https://github.com/xiangking/ark-nlp https://github.com/weizhepei/CasRel 阅读时间：2022.06.17 读后感 主要解决了三元组重叠问题，相较之前模型，在架构上进行了大调整。 介绍 知识抽取 Information extraction (IE）是从文本构建知识图谱的重要环节。具体操作是从文中抽取关系三元组，它包含：主语 s，关系 r，宾语 o。早期一般使用管道 pipeline 方法：先识别句中的实体，然后对每个实体对建立关系，这可能引起错误的传播；后来出现了基于人工构建特征的 ...

介绍 英文题目：A Neural Architecture for Automated ICD Coding 中文题目：ICD 自动编码的神经体系结构 论文地址：http://www.cs.cmu.edu/~epxing/papers/2018/Xie_etal_acl18.pdf 领域：自然语言处理，生物医疗 发表时间：2018 作者：Pengtao Xie 等，卡内基梅隆大学，北京大学 出处：ACL 2018 被引量：55 阅读时间：2022.06.18 读后感 论文主要挖掘了ICD 编码之间的层级和相关性，同时还考虑到人工描述和 ICD 标准文本不同的语言风格，一对多的情况下，多个对应项的重要性排序，以及编码的协同和互斥。 泛读 针对问题：ICD 自动编码 核心方法： 使用树和序列 LSTM 计算基于语义的 ICD 编码表示 使用对抗学习协调人工输入和 ICD 描述的语言风格 利用等张约束做重要性排序 利用注意力机制实现一对多、多对一映射 泛读后理解程度： 一个半小时精读，两个小时整理。 方法 概览 Pasted image 20220618143519.png ...

介绍 英文题目：EHR Coding with Multi-scale Feature Attention and Structured Knowledge Graph Propagation 中文题目：基于多尺度特征关注和结构化知识图传播的 EHR 编码 论文地址：https://sci-hubtw.hkvisa.net/10.1145/3357384.3357897 领域：自然语言处理，生物医疗，ICD 编码 发表时间：2019 作者：Xiancheng Xie 等，复旦大学 出处：ACM CIKM 被引量：25 阅读时间：2022.06.16 读后感 很好地结合了现有的资源和方法：利用编码的内在关系，结合了注意力机制，知识图谱，密连接网络等方法。 泛读 针对问题：ICD 自动编码 核心方法： 通过对每个词上下文邻居的 n-gram，选择多尺度特征 利用 ICD 标签的语义：编码越相近，含义越相近，利用图卷积网络捕捉 ICD 编码的层次关系和语义 基于 ICD 标签的注意力；结合多尺度特征，用注意力选择信息量最大的 n-gram 特征 理解程度： 一个半小时精读，又花了约两 ...