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- 论文阅读_中文医学预训练模型_MC-BERT - 知乎
将实体和语言领域知识注入到模型，实现了基于医学的预训练模型 MC-BERT。 BERT类模型将语境引入建模。 后续的改进包括：有效地利用外部知识，如 知识图 改进表征效果；通过控制BERT的MASK方法改进效果；BioBert利用医学领域数据训练模型，本文将结合上述几种方法，以训练中文医疗知识表征。 相对BERT的改进有以下三部分： MC-BERT以BERT为基础，因BERT中文以字为单位，文中方法利用知识图和 命名实体识别 到的词，以词作为遮蔽单位，如：同时遮蔽“腹痛”两个字。 从而引入了领域知识，实体包括：症状、疾病、检查、处治、药品等。
- MC-BERT MC-BERT - GitHub
Implementation for the paper "MC-BERT: Efficient Language Pre-Training via a Meta Controller", which has been submitted to NeurIPS'2020 This repo is built for the experimental codes in our paper, containing all the model implementation, data preprocessing, and parameter settings
- [论文阅读笔记45]ChineseBLUE[MC-BERT] - CSDN博客
MC-BERT是一种基于多通道信息融合的BERT预训练模型，可以用于文本分类、命名实体识别等自然语言处理任务。 目前，MC-BERT的预训练代码还没有公开发布，但是可以参考以下几篇论文，了解MC-BERT的具体实现和训练细节： 1
- MC-BERT：强大的中文医学预训练模型-百度开发者中心
本文介绍了基于Transformer架构的中文医学预训练模型——MC-BERT，并对其在医学文本分类、命名实体识别和文本相似度匹配等方面的应用进行了探讨。实验结果表明，MC-BERT在多个任务上的性能都优于传统的机器学习方法，具有较高的准确率和鲁棒性。
- MC-BERT: Efficient Language Pre-Training via a Meta Controller
To achieve better efficiency and effectiveness, we propose a novel meta-learning framework, MC-BERT The pre-training task is a multi-choice cloze test with a reject option, where a meta controller network provides training input and candidates
- MC－Bert
本文提出了改进MC-Bert 的ICD 编码映射方法, 基于医学名称与编码组合的语义相似度计算, 在ICD-10 国标2020 版和医保版对照库的非重名数据中top1、top3、top5 3 种匹配精度的准确率分别达到89 6%、96 6%、97 6%, 在ICD-9 团标2020 版和医保版对照库的非重名数据中top1、top3、top5 3
- freedomking mc-bert - Hugging Face
MC-BERT is a novel conceptualized representation learning approach for the medical domain First, we use a different mask generation procedure to mask spans of tokens, rather than only random ones We also introduce two kinds of masking strategies, namely whole entity masking and whole span masking
- MC-BERT：强大的中文医学预训练模型 - 百度智能云
本文介绍了基于Transformer架构的中文医学预训练模型——MC-BERT，并对其在医学文本分类、命名实体识别和文本相似度匹配等方面的应用进行了探讨。实验结果表明，MC-BERT在多个任务上的性能都优于传统的机器学习方法，具有较高的准确率和鲁棒性。
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