在线研讨会预告 | 医疗领域中的实体链接 — NVIDIA NeMo 代码解析

实体链接是将自然语言中提到的概念与其存储在知识库中的规范形式连接起来的过程。例如，假设一个知识库包含实体“ID3452 流感”，我们想要处理一些包含句子“患者有流感样症状”的自然语言。实体链接模型会将“流感”一词与知识库实体“ID3452 流感”相匹配，从而允许对文本中引用的概念进行消歧和规范化。实体链接的应用范围从帮助自动化数据抽取到帮助实时智能对话的规范化，可以实现文本分类和聚类；信息检索；知识库构建；智能问答等应用 。本次网络研讨会我们将以医疗领域的实体链接为例，方法也同样适用于金融等其他各种领域。

 

NVIDIA NeMo 是一个用于构建先进的对话式 AI 模型的开源工具库，它内置集成了自动语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和语音合成（TTS）的模型及方法。NeMo 可以快速加载先进的预训练模型“开箱即用”，使用模型的配置文件“化繁为简”，进而快速完成包括 NLP 实体链接在内的各类对话式 AI 子任务。

 

本次网络研讨会主要是面向于有 NLP 和语音人工智能开发需求的开发者朋友们。

 

医疗领域中的实体链接

NVIDIA NeMo 代码解析

 

12 月 7 日，星期三，20:00 – 21:30

 

主要内容

 

 

• 实体链接任务介绍

• 介绍医疗实体链接数据集

• 实体链接模型的训练和评估

• 实体链接的索引和推理查询

   

演讲嘉宾

 

 

李奕澎 | NVIDIA 企业开发者社区经理

拥有多年数据分析建模、人工智能自然语言处理开发经验。在自动语音识别、自然语言处理、语音合成等对话式 AI 技术领域有丰富的实战经验与见解。曾开发法律、金融、保险文档中基于实体抽取的智能问答系统，曾开发基于 NLP 知识抽取，KG 知识图谱的建立的科研文档智能检索系统。

 

参与方式

 

 

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原文标题：在线研讨会预告 | 医疗领域中的实体链接 — NVIDIA NeMo 代码解析

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