Ինչպես հարմարեցնել տրանսֆորմատորը՝ հասկանալու համար բժշկական տեքստերում կարճ կրճատումները?

Կարճ բժշկական կրճատումների ըմբռնման գործառույթի համար, անհրաժեշտ է պատրաստել մասնագիտացված տվյալների հավաքածու՝ օրինակներով կրճատումների և նրանց բացատրությունների մասին կոնտեքստում: Կարևոր է, որ տվյալները արտացոլեն կրճատումների բազմազանությունը և դրանց օգտագործումը բժշկական տեքստերում:

Հիմնական քայլեր՝

1. Տվյալների պատրաստում՝ հավաքել զույգեր (կրճատում, բացատրություն) կոնտեքստով: Կարող է օգտագործվել նշագրված կորպուսներ կամ ձեռքով ստեղծել:
2. Մոդելի ընտրություն՝ օգտագործել նախապատրաստված թրանսֆորմեր, օրինակ՝ BioBERT կամ ClinicalBERT, որոնք արդեն ուսուցանված են բժշկական տեքստերով:
3. Առաքելության ձևաչափ՝ կարող է կազմավորվել որպես հաջորդականության նշագրման առաջադրանք (կրճատումների և նրանց ընդլայնումների ճանաչում) կամ seq2seq առաջադրանք (կրճատումը վերածել բացատրության):
4. Փայլուն կարգավորում՝ ուսուցանել մոդելը պատրաստված տվյալների վրա համապատասխան կորուստային ֆունկցիայի (օրինակ՝ խաչափանցում) օգտագործմամբ և վերահսկել ավելորդ ուսուցումը:

Օրինակ՝ seq2seq օգտագործելով Hugging Face Transformers (pseudo-կոդ):

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-base")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/bart-base")

inputs = tokenizer(["BP"], return_tensors="pt")  # BP - կրճատում
labels = tokenizer(["blood pressure"], return_tensors="pt").input_ids

outputs = model(input_ids=inputs.input_ids, labels=labels)
loss = outputs.loss
loss.backward()
# optimizer.step() և այլն

Կարևոր է նաև ավելացնել մոդելի բառարանին ամենատարածված կրճատումները՝ տոքենիզացիան բարելավելու համար: Այս կերպ, մոդելը կարող է ավելի լավ հասկանալ և բացահայտել բժշկական կրճատումները: