数据约束下的去标识化训练数据合成

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内容提要

本研究通过使用大型语言模型生成合成临床文本,解决了因隐私风险导致的数据集不足问题。训练的命名实体识别模型显示出与依赖原始数据训练的模型性能相近,仅有小幅下降。

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