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NLP通过知识图谱解锁古印度医学文本
研究人员开发了一种新颖的方法，使用自然语言处理（NLP）技术从翻译的古印度医学文本（如Sushruta Samhita）中提取和分类知识。该方法采用命名实体识别（NER）来识别疾病、治疗方法和药用植物，使用BERTopic模型对医学主题进行分类，并利用Neo4j构建知识图谱来表示实体之间的关系。这个计算框架旨在增强历史医学知识的可访问性和理解性，弥合传统文本与现代数据驱动研究在阿育吠陀、医学信息学和数字人文等领域的差距。
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LLM 辅助写作评估应关注质量而非工具使用
对 69,209 篇 Health Informatics 论文的新分析表明，LLM 辅助写作应基于学术质量和问责制进行评估，而不是仅仅基于工具使用。研究发现，在使用 LLM 辅助的论文中，出现了更集中的呈现、更广泛的引用实践以及更全球化的作者分布等模式。虽然这些模式不能明确证明更优越的科学成果，但它们突显了对细致评估方法的需要。