可控生成增强的医学序列分类
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了医学领域中大规模数据集不足和标注过程繁琐的问题，提出了一种新颖的可控生成增强框架Ctrl-GenAug，能够实现高度语义化和顺序化的序列合成，并抑制错误合成的样本。通过对3个医学数据集的广泛实验，验证了该方法在高风险人群和跨领域条件下的有效性和通用性，显著提升了医学序列分类的性能。
本研究提出了一种新方法Ctrl-GenAug，解决医学数据不足和标注困难的问题。该方法实现了语义化和顺序化的序列合成，减少错误样本。在三个医学数据集上的实验表明，该方法在高风险人群和跨领域条件下有效提升了医学序列分类性能。
