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Forecasting Clinical Textual Time Series: Adaptations of Encoder and Decoder Language Model Families
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了利用临床文本时间序列进行预测的方法，提出将基于时间戳的临床发现作为输入。实验结果表明，编码器模型在短期和长期预测中表现优异，时间排序的构建显著提升了模型性能，强调了时间序列构建的重要性。
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关键要点
- 本研究探讨了传统机器学习方法在临床文本时间序列预测中的不足。
- 引入基于时间戳的临床发现作为主要输入进行预测。
- 实验结果显示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视角。
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