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本文介绍了LearnActCoder，一个角色感知错误记忆框架，通过将错误转化为结构化教训来适应临床编码代理，在不更新模型权重的情况下提高CPT编码性能。
本文研究了基于大型语言模型合成数据微调的紧凑型任务特定双编码器是否能在非英语语言的临床编码检索中超越通用嵌入，并在西班牙语基准测试CodiESP和DISTEMIST上取得了最先进的结果。