论文地址:https://www.aminer.cn/pub/6180d3c36750f8536d015f02f=cs
预训练语言模型已经成为大多数自然语言处理任务的事实范式,同时来自信息学、医学和计算机科学界的研究人员也提出了各种在生物医学数据集上训练的预训练模型,如生物医学文本、电子健康记录、蛋白质和DNA序列等。然而,生物医学预训练的跨学科特点阻碍了它们在社区中的传播,现有的工作是相互孤立的,没有全面的比较和讨论。本文系统地回顾生物医学预训练模型的最新进展和它们的应用,而且规范了术语和基准,同时总结了预训练语言模型在生物医学领域的最新进展以及它们在生物医学下游任务中的应用,特别是动机,并提出了现有生物医学预训练的分类法。最后,本文详尽地讨论了它们在生物医学下游任务中的应用,并说明了现在研究的局限性和未来的趋势,希望这能为研究界的未来研究提供灵感。
AMiner,让AI帮你理解科学!https://www.aminer.cn




AMiner推荐论文:Pre-trained Language Models in Biomedical Domain: A Systematic Survey
本文系统回顾了生物医学预训练模型的最新进展及应用,规范术语与基准,总结预训练语言模型在生物医学领域的进展及其在下游任务中的应用,并提出分类法,讨论其局限性和未来趋势。
部署运行你感兴趣的模型镜像
您可能感兴趣的与本文相关的镜像
Qwen3-VL-8B
图文对话
Qwen3-VL
Qwen3-VL是迄今为止 Qwen 系列中最强大的视觉-语言模型,这一代在各个方面都进行了全面升级:更优秀的文本理解和生成、更深入的视觉感知和推理、扩展的上下文长度、增强的空间和视频动态理解能力,以及更强的代理交互能力

2万+

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



