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BERT-based models
BERT-based models
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图注意力网络预测专利诉讼风险
研究人员开发了一种名为ClaimGAT的图注意力网络（GAT），用于预测专利诉讼风险。该模型通过独立编码每个专利权利要求并构建有向权利要求依赖图，解决了先前基于BERT的方法的局限性。该系统实现了0.818的AUC-ROC，并显示出显著的预测价值，揭示了与结构选择和内容敏感性相关的高风险专利的模式。
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CLPsych 2026 上使用 NLP 和 LLM 进行社交媒体心理健康分析
psytechlab 的研究人员结合使用了自然语言处理（NLP）技术，包括长短期记忆（LSTM）和基于 BERT 的模型，以及大型语言模型（LLM），来分析社交媒体文本中的心理健康状态。他们的工作在 CLPsych 2026 上发表，重点关注自我状态和福祉分析及摘要。该方法在摘要的一致性和矛盾性方面取得了良好结果，有助于开发改进的心理健康支持系统。