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SIGIR论文投稿与定位指南
sigir-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
492
本指南旨在帮助研究人员确定其信息检索(IR)工作的核心贡献点。它提供结构化测试,帮助用户判断贡献点是检索本身还是下游系统。内容指导用户如何选择最合适的SIGIR投稿轨道,或将其路由到NLP/ML、RecSys、CHIIR等邻近的学术会议。
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连接OpenMed与主流NLP生态系统
bridging-presidio-and-spacy
maziyarpanahi/openmed
276
本模块提供了一个延迟适配器注册中心,旨在将OpenMed的临床PII检测能力无缝集成到Microsoft Presidio、spaCy和LangChain等主流NLP框架中。用户可以通过此能力,在不重写整个工作流程的情况下,利用OpenMed增强PII召回、合并实体跨度或实现设备端PHI脱敏保护层。
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OpenMed医疗生物医学NLP开发指南
building-with-openmed
maziyarpanahi/openmed
356
本技能是使用OpenMed构建临床和生物医学NLP管线的综合指南。OpenMed是一个本地优先的Python库,用于执行实体识别(NER)、受保护的健康信息(PHI)脱敏和FHIR导出,所有操作均在设备本地运行,无需网络调用。当您开始新的临床文本项目,需要选择合适的OpenMed能力(如零样本NER、审计或FHIR转换),或需要核心功能入口时,请使用本指南。
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提取临床生物医学实体
extracting-clinical-entities
maziyarpanahi/openmed
320
用于从临床医学文本中执行实体的命名实体识别 (NER)。它可以提取疾病、药物、解剖结构、基因和蛋白质等结构化生物医学实体,并提供实体的精确字符范围和模型置信度得分。是构建专业、隐私优先的临床自然语言处理 (NLP) 流程的关键工具。
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本地文本摘要生成器
text-summarizer
NVIDIA/SkillSpector
173
本工具利用本地自然语言处理(NLP)技术,将长篇文档浓缩成简洁的摘要。它完全在本地设备上运行,无需任何网络连接或外部API调用,从而确保了最高级别的数据隐私性,非常适合离线环境和处理敏感数据。
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