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本文介绍了EduBehaviors，一个使用大型语言模型的可解释且可扩展的框架，用于标注教育对话，在TalkMoves数据集上进行评估，并发布了一个面向研究者的工具包。
DeMMO是一个可解释的框架，通过多任务学习实现纵向、多疾病和多结果的数字移动性结果学习，在Mobilise-D数据集上相比基线取得了改进的预测性能。