Application de Transformer Thématique Renforcé par la Connaissance dans le Résumé Explicable de Textes Biomédicaux Contexte de la Recherche Avec l’augmentation continue du volume de publications biomédicales, la tâche de résumé automatique des textes biomédicaux devient de plus en plus importante. En 2021, rien que dans la base de données PubMed, 1...

Réseau de neurones graphique avec connaissances préalables multiples pour l’analyse de données multi-omiques en médecine Introduction générale La médecine de précision représente un domaine crucial pour l’avenir des soins de santé car elle propose des traitements personnalisés pour les patients, améliorant ainsi les résultats tout en réduisant les ...

Application du réseau relationnel attention hiérarchique dans la prédiction des diagnostics Ces dernières années, les dossiers de santé électroniques (Electronic Health Records, EHR) sont devenus extrêmement précieux pour améliorer les décisions médicales, la détection des maladies en ligne et le suivi des patients. En parallèle, les approches basé...

Agrégation Temporelle et Propagation dans les Réseaux de Neurones Graphiques pour les Représentations Dynamiques des Graphes Introduction Un graphe temporel (temporal graph) est une structure de graphe dans laquelle les interactions entre les nœuds évoluent dynamiquement au fil du temps. La topologie du graphe évolue avec le temps, reflétant des pr...

AutoAlign：Une méthode d’alignement de graphes de connaissances entièrement automatique et efficace, conduite par des modèles linguistiques à grande échelle Le graphe de connaissances (Knowledge Graph, KG) a été largement utilisé dans divers domaines tels que les systèmes de questions-réponses, les systèmes de conversation et les systèmes de recomma...

Système de recommandation explicable amélioré par le social basé sur le graphe de connaissances Introduction Avec l’augmentation constante du volume d’informations dans le monde d’Internet, les informations relatives aux utilisateurs et aux produits se sont également rapidement étendues, entraînant un problème croissant de surcharge d’informations....