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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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关键要点
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本研究提出了一种嵌入驱动的多样性采样方法。
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该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。
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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合成文本。
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该方法提升了模型性能并减少了数据需求。
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合成数据的效用接近真实数据。
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