该研究提出了一种两阶段框架，解决科学论文摘要中结构信息不足的问题。通过自动识别标准化章节标题，并利用Longformer生成上下文感知摘要，实验结果表明该方法优于现有基线。
本研究通过LongFormer改进医疗文本摘要模型，提升了信息保留和摘要准确性。实验结果表明，该模型在ROUGE指标上优于传统模型，但在简洁性和可读性方面仍需改进。
本研究将游戏事件序列建模为定制自然语言，利用Longformer模型识别重要玩家群体，展示自监督语言模型在游戏设计中的潜力。
本文介绍了如何使用Hugging Face Transformers中的Longformer处理长文本输入。Longformer是一种修改后的Transformer架构，可以处理更长的序列或文本输入。通过使用Longformer和Hugging Face Transformers，可以处理长输入的下游任务，如文本生成或分类。文章提供了一个IMDB示例数据集用于评论分类，并介绍了如何下载Longformer模型和分词器，并进行预处理。然后，使用Longformer进行微调，并进行训练和评估。最后，文章提供了一个测试模型的示例。
该论文介绍了一种新的自动ICD编码方法，使用了基于Transformer的文本编码模型，并探索了将基本编码模型调整为Longformer或将文本分成块处理的方法。实验结果显示，该方法在ICD编码方面优于当前最先进的模型，并且标签嵌入有助于提高性能。该方法还导致适当校准的分类结果，可用于下游任务如数量化。
该论文介绍了一种新的自动ICD编码方法，使用了基于Transformer的文本编码模型，并探索了将模型调整为Longformer或将文本分块处理的方法。实验结果表明，该方法在ICD编码方面优于当前最先进的模型，并且标签嵌入有助于提高性能。该方法还导致适当校准的分类结果，可用于下游任务。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
