ترجمة المستندات مع الحفاظ على السياق
ترجمة ملفات PDF مع الحفاظ على التنسيق
ترجمة العروض التقديمية مع الحفاظ على التنسيق
ترجمة بيانات جداول البيانات مع الحفاظ على هيكلها
تلخيص واستخراج الأفكار الرئيسية من الوثائق
تحليل واستخراج الأفكار الرئيسية من الأبحاث العلمية
استخراج النقاط الرئيسية من محتوى الفيديو
تنسيق الاقتباسات والمراجع تلقائيًا
تحويل الوثائق إلى خرائط معرفية مرئية
تلخيص وترجمة محتوى الويب على الفور
ترجمة مستندات تحافظ على التنسيق.
대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보이지만, 의료 언어의 복잡성과 데이터 부족으로 인해 생물의학 분야에서 고유한 과제에 직면한다. 이 연구는 LLM의 임상 개체명 인식 성능을 향상시키기 위한 전략을 탐구한다.