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Embedding-Driven Diversity Sampling for Improved Few-Shot Synthetic Data Generation

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内容提要

本研究提出了一种嵌入驱动的多样性采样方法，旨在解决临床文本分类中高质量标注数据不足的问题。该方法通过从少量真实临床笔记中提取多样性，指导大语言模型生成符合临床语法的合成文本，从而提升模型性能并减少数据需求。

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标签

临床文本 合成文本 多样性采样 大语言模型 数据短缺
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