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非英语语言中小型不平衡数据集的放射学文本分类
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种轻量级的图嵌入方法，利用多语言SNOMED知识库连接医学术语，揭示术语关系。该方法无需大规模预训练数据，在X光报告的疾病和图像分类中表现优异，比BERT模型更小、更高效，并支持跨语言知识传递。
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关键要点
- 提出了一种轻量级的基于图的嵌入方法，适用于放射学报告。
- 利用多语言SNOMED知识库连接医学术语，揭示术语之间的关系。
- 该方法无需大规模预训练数据集，提升了理解和临床准确性。
- 在X光报告的疾病分类和图像分类任务中表现优异。
- 相较于BERT模型，该方法体积更小，训练数据需求更低。
- 支持跨模态知识传递，具有跨语言的可用性。
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