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CoRTEx：通过解释的对比学习来表示术语及其在构建生物医学知识图谱中的应用
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内容提要
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高保真度的生物医学概念和句子表示。与以往技术相比，在多个任务上性能显著提升。发布了与多种语言兼容的多语言模型，为临床流程和生物信息学研究人员提供了宝贵工具。希望BioLORD-2023成为未来生物医学应用的宝贵工具。
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关键要点
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本研究探讨大型语言模型在补充生物医学知识图谱中的潜力。
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提出了一种新的方法，通过改进的对比学习、自蒸馏和权重平均化阶段，获得高保真度的生物医学概念和句子表示。
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与以往技术相比，在多个任务上性能显著提升。
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在 BioLORD 测试套件中进行了严格评估，证明了性能改进。
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发布了与50多种语言兼容的多语言模型，并在7种欧洲语言上进行了微调。
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新模型可使许多临床流程受益，为生物信息学研究人员提供了宝贵工具。
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希望 BioLORD-2023 成为未来生物医学应用的宝贵工具。
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