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Inteligencia Artificial Médica: Procesamiento del Lenguaje Natural Clínico

Introducción pública · guía completa en Eikos

Introducción

De qué trata esta guía

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Recorrido

Temas que aborda

  • Introducción
  • Procesamiento del Lenguaje Natural Clínico: Modelado de Extremo a Extremo
  • Introducción al PLN clínico y desafíos singulares del dominio médico
  • Tokenización clínica y preprocesamiento de textos
  • 2.1 Dificultades de la tokenización clásica en textos médicos
  • 2.2 Algoritmos de subpalabras (Subword Tokenization): WordPiece, BPE y SentencePiece

Conceptos relacionados

Conexiones principales

  • atencion
  • receta
  • algebra
  • embeddings
  • ml supervisado
  • bayes

Notación compatible

Muestra matemática en LaTeX

La expresión se renderiza de forma accesible y conserva debajo su fuente LaTeX.

P(y∣x)=1Z(x)exp⁡(∑i=1n∑j=1Kλjfj(yi−1,yi,x,i))P(\mathbf{y} \mid \mathbf{x}) = \frac{1}{Z(\mathbf{x})} \exp\left( \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{K} \lambda_j f_j(y_{i-1}, y_i, \mathbf{x}, i) \right)
Ver LaTeX fuenteP(\mathbf{y} \mid \mathbf{x}) = \frac{1}{Z(\mathbf{x})} \exp\left( \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{K} \lambda_j f_j(y_{i-1}, y_i, \mathbf{x}, i) \right)