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Shahriar Noroozizadeh
Shahriar Noroozizadeh
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深度序列模型中发现新的“几何记忆”
研究人员在深度序列模型中识别出一种新的记忆存储形式，称为“几何记忆”，它不同于典型的联想记忆。这种几何记忆使模型能够综合实体之间的全局关系，即使这些实体在训练数据中从未一起出现过。研究表明，与主流理论相反，这种现象自然源于谱偏差，并为增强Transformer的记忆能力提供了见解。
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新框架将临床文本与电子健康记录数据对齐，实现精确时间线
研究人员开发了一个新框架，通过将其与结构化的电子健康记录（EHR）数据对齐，来提高从文本中提取的临床时间线的准确性。这种检索增强的多模态方法首先在叙述中识别关键锚定事件以创建时间骨架，然后将其他事件放置在此结构上。该系统通过使用检索到的EHR数据作为外部时间证据，进一步完善了时间线，与仅文本方法相比，在绝对时间戳准确性和时间一致性方面取得了显著改进。