כתבה
arXiv cs.AI ·
פרויקט עיטור קליני רב-לשוני באמצעות יצירת טקסט מוגבל
Cross-Lingual Clinical Annotation Projection as Constrained Text Generation: A Six-Language Study
חוקרים פיתחו שיטה לפרויקט עיטור קליני רב-לשוני באמצעות יצירת טקסט מוגבל. השיטה משתמשת במודל LLM והשיגה תוצאות טובות יותר משיטות קודמות. המחקר בדק שישה שפות והשתמש במודלים כמו LLaMA.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.11450v1 Announce Type: cross Abstract: Background: To determine whether cross-lingual clinical annotation projection can be formulated as a text-preserving, document-level generative task that produces verifiable character-level annotations for multilingual clinical corpus construction, and to characterize its robustness and computational trade-offs relative to candidate-based projection pipelines. Methods: We developed a constrained LLM projection workflow that inserts entity tags directly into immutable target-language text, followed by deterministic validation and character-offset reconstruction. We evaluated it alongside supervised candidate-span projection and hybrid ML-LLM refinement for transferring Spanish Disease, Symptom, and Procedure annotations into six languages. E
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית