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RoBIn：一种基于变换器的偏见风险推断模型，结合机器阅读理解
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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
本研究提出了一种名为RoBIn的自动化模型，旨在解决科学出版物质量评估中的偏见风险问题。该模型采用双任务方法提取证据并评估偏见，表现优异，ROC AUC达到0.83，超越了传统机器学习方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为RoBIn的自动化模型。
- RoBIn旨在解决科学出版物质量评估中的偏见风险问题。
- 该模型采用双任务方法提取证据并评估偏见风险。
- RoBIn在基于临床试验报告的证据进行二分类时表现优异。
- 模型的ROC AUC达到0.83，超越了传统机器学习方法。
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