BioLORD-2023: 融合 LLM 和临床知识图谱洞察的语义文本表示
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。我们在本研究中探讨了大型语言模型在补充生物医学知识图谱中的潜力，通过利用 UMLS 知识图谱和先进的大型语言模型，我们提出了一种新的先进方法，通过改进的对比学习阶段、新颖的自蒸馏阶段和权重平均化阶段，获得了生物医学概念和句子的高保真度表示。通过对 BioLORD 测试套件的严格评估和多样化的下游任务，我们证明了与以往先进技术相比的一致且显著的性能改进（例如，在 MedSTS 上提高了 2...
本研究探讨了大型语言模型在补充生物医学知识图谱中的潜力，并通过改进的对比学习、自蒸馏和权重平均化阶段获得了高保真度的生物医学概念和句子表示。在多个任务上，性能显著提升，还发布了多种语言兼容的多语言模型。BioLORD-2023成为未来生物医学应用的宝贵工具，可在临床流程中受益，并为全球生物信息学研究人员提供帮助。
