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临床文本时间序列的预测：编码器和解码器语言模型家族的适应性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究分析了传统机器学习在临床文本时间序列预测中的局限性。通过引入基于时间戳的临床发现，实验结果表明编码器模型在事件预测方面表现优异，强调了时间序列构建的重要性。
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关键要点
- 本研究分析了传统机器学习在临床文本时间序列预测中的局限性。
- 引入基于时间戳的临床发现作为主要输入进行预测。
- 实验结果表明编码器模型在短期和长期事件预测中表现优异。
- 时间排序的构建显著提升了模型性能。
- 研究强调了时间序列构建的重要性。
- 为大规模语言模型在时间任务中的应用提供了新的视角。
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