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本文介绍了ChristBERT，一个基于RoBERTa的面向德国临床NLP的领域特定语言模型家族，并在医学命名实体识别和文本分类任务上评估了三种领域适应策略（继续预训练、从头预训练和词汇适应），取得了最先进的结果。
本文提出了一种针对免疫介导和感染性疾病的专科医学语言模型，用于从临床叙述中提取信息。该模型采用BiLSTM-CNN-Char架构，在371份病例报告的精标语料库上训练，F1得分达到0.89。
Leanly_AI 是由福州大学附属医院研发的垂直领域大语言模型，旨在为接受临床体重管理的患者提供循证心理支持。该模型融合了人群健康数据，在确保临床可解释性与安全性的前提下，致力于应对肥胖相关的情绪挑战。