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Detecting Redundant Health Survey Questions Using Language-Agnostic BERT Sentence Embedding (LaBSE)
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究计算公开健康调查问题之间的语义相似性，以促进基于调查的个人生成健康数据（PGHD）的标准化。构建了包含1758对问题的语义文本相似性数据集，并采用SBERT-LaBSE算法进行比较，显示出其在提高跨语言调查数据语义互操作性方面的潜力。
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关键要点
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本研究计算公开健康调查问题之间的语义相似性。
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研究旨在促进基于调查的个人生成健康数据（PGHD）的标准化。
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构建了一个包含1758对问题的语义文本相似性数据集。
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采用SBERT-LaBSE算法进行比较，该算法在评估双语问题相似性方面表现最佳。
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研究显示该算法在提高跨语言调查数据语义互操作性方面具有潜力。
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