比赛简介 比赛名称：CHIP2021评测一: 医学对话临床发现阴阳性判别任务 测评任务：针对互联网在线问诊记录中的临床发现进行阴阳性的分类判别 测评链接：http://www...
发简信
IP属地：湖南
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CHIP2021 | 医学对话临床发现阴阳性判别任务第一名方案开源 -
使用Torch实现CoSENT实验
这周五最后的时间看完了苏神刚更新的CoSENT，主要是为了解决目前Sentence-BERT等模型训练和预测目标不一致的问题，模型细节可以参考苏神的博客[https://ke...
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是我整理百度云盘的锅，已更新
电影知识图谱demo(一) —— neo4j的简单使用
一、导入数据 整体思路：使用csv格式导入 1.先把需要的数据制作成CSV格式，下载地址：百度云盘地址[https://pan.baidu.com/s/1rvHGUoifWR...
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关注医学影像AI，计算机辅助检测，诊断，三维建模等； 关注互联网医疗大数据各个模块：精准医疗、智慧医疗、移动医疗、数字医疗、互联网医疗、医疗云服务、大数据、医学图像、物联网、养老服务、远程医疗、电子病历、可穿戴设备等。 欢迎大家关注，投稿，交流学习！
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Conceptualized Representation Learning for Chinese Biomedical Text Mining一、写在前面的话 1. 论文领域 生物医学领域的预训练 2. 论文主要解决的问题 如何检索（挖掘）生物医学领域知识 如何在模型预训练中利用生物医学领域的知识 3. 论文的主要...
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关系抽取泛读系列（一）—— CopyMTL: Copy Mechanism for Joint Extraction of Entities and Relations with Multi-T...一、写在前面的话 论文的相关背景 实体识别和关系抽取的目标是从非结构化的文本中发现（实体1、关系、实体2）的三元组，它对知识库的构建和问答任务都很重要，是信息抽取的核心问题。...
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疾病诊断泛读系列（一）—— The Graph-based Mutual Attentive Network for Automatic Diagnosis一、写在前面的话 论文的相关背景 疾病的自动诊断是指根据电子病历信息自动地诊断患者所患的疾病。EMR通常包含以下信息： 其中，CC（chief com- plaint）是病人...
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@安申 GraphFrames没用过，基本上我现在是基于spark自己实现的
电影知识图谱demo(一) —— neo4j的简单使用
一、导入数据 整体思路：使用csv格式导入 1.先把需要的数据制作成CSV格式，下载地址：百度云盘地址[https://pan.baidu.com/s/1rvHGUoifWR...
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感谢大佬指正
电影知识图谱demo(一) —— neo4j的简单使用
一、导入数据 整体思路：使用csv格式导入 1.先把需要的数据制作成CSV格式，下载地址：百度云盘地址[https://pan.baidu.com/s/1rvHGUoifWR...
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Flink学习笔记（一）主要内容来自zhisheng大佬的课程，作为学习记录 一、实时计算的相关背景 实时计算应用 实时计算场景 离线计算 vs 实时计算 离线计算 数据量大且时间周期长（一天、一星...
