Academic Journal

АНАЛИТИЧЕСКОЕ СРАВНЕНИЕ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОБРАБОТКИ МЕДИЦИНСКИХ ТЕКСТОВ

Bibliographic Details
Title: АНАЛИТИЧЕСКОЕ СРАВНЕНИЕ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОБРАБОТКИ МЕДИЦИНСКИХ ТЕКСТОВ
Publisher Information: ООО Цифра, 2025.
Publication Year: 2025
Subject Terms: обработка естественного языка, языковые модели, медицинские тексты, medical texts, analytical comparison, linguistic models, аналитическое сравнение, natural language processing
Description: В рамках данной статьи проведено аналитическое сравнение популярных языковых моделей для обработки медицинских текстов. Охватываются такие модели, как MedCAT, ScispaCy, BioBERT и разные версии GPT. Оценка выполнена в соответствии с рядом критериев: точность извлечения информации, понимание контекста, универсальность применения, скорость обработки информации, наличие устойчивости к шуму данных и уровень интерпретируемости результатов. По результатам исследования было выявлено, что модель MedCAT обладает наивысшими показателями и в большей степени подходит для применения в медицинских задачах. В исследовании также подчеркивается значимость интеграции популярных языковых моделей в процессы, связанные с обработкой медицинской информации с целью повышения эффективности и качества медицинского обслуживания.
Within the scope of this article, an analytical comparison of popular language models for medical text processing is carried out. The covered models are MedCAT, ScispaCy, BioBERT and different versions of GPT. Evaluation is done according to a number of criteria: accuracy of information extraction, context understanding, universality of application, speed of information processing, presence of robustness to data noise and level of interpretability of results. The results of the research found that the MedCAT model has the highest scores and is more suitable for application in medical tasks. The study also emphasises the importance of integrating popular language models into processes related to medical information processing in order to improve the efficiency and quality of medical care.
Международный научно-исследовательский журнал, Выпуск 6 (156) 2025
Document Type: Article
Language: Russian
DOI: 10.60797/irj.2025.156.116
Rights: CC BY
Accession Number: edsair.doi...........88f97b63cdd276cc3ddbdbb2070d9c10
Database: OpenAIRE
Description
DOI:10.60797/irj.2025.156.116