本文综述了合成电子健康记录（EHR）数据生成方法的现状，并提供实践者建议。研究表明，GAN方法在数据真实性和实用性方面表现优异，而基于规则的方法在隐私保护上更具优势。此外，提供的Python工具包"SynthEHRella"有助于不同方法的评估与选择。

本文探讨了神经响应生成模型在矛盾检测中的应用，提出了新的数据生成方法和对话数据集。研究表明，结构化语言表述在矛盾检测中优于非结构化方法，而大型语言模型如ChatGPT在检测不一致性方面仍存在困难。通过重写聊天机器人发言和对抗性负样本，显著提升了矛盾检测性能。