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本文提出一种流程，利用Transformer和嵌入技术从临床表格数据中提取可解释的决策规则，将潜在生物标志物映射回可测量的特征，从而提升临床决策支持效果。
本文介绍了GRiD，一个利用扩散模型和强化学习生成图状规则（如循环、分支）以进行知识图谱推理的框架，解决了现有链式规则挖掘方法的局限性。在六个基准数据集上的实验表明，该方法在知识图谱补全任务中取得了有竞争力的性能。