马里奥·塞格尔
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2020年–今天
2024 [i4] 马里奥·塞格尔 , 萨缪尔·加尔达 , 王兴达(Xing David Wang) , 利昂·韦伯·根泽尔 , Pia Droop公司 , Benedikt Fuchs公司 , 阿兰·阿克比克 , 乌尔夫·莱瑟 :
HunFlair2在跨语料库评估生物医学命名实体识别和规范化工具中的应用。 CoRR公司 abs/2402.12372 ( 2024 ) 2023 [i3] 马里奥·塞格尔 , 尼农·德梅克南 , 卡塔日娜·伊万·莱温斯卡 , Vasilis Bountris公司 , 费比安·莱曼 , 乌尔夫·莱瑟 , 托马斯·科什 :
拯救大型语言模型:使用ChatGPT降低科学工作流开发的复杂性。 CoRR公司 abs/2311.01825 ( 2023 ) 2022 [j3] 利昂·韦伯 , 马里奥·塞格尔 , 萨缪尔·加尔达 , 法比奥·巴思 , 克里斯托夫Alt , 乌尔夫·莱瑟 :
使用精心调整的预处理语言模型集合提取化学-蛋白质关系。 数据库J.Biol。 数据库管理 2022 ( 2022 ) ( 2022 ) 【c6】 杰森·弗里斯 , 利昂·韦伯 , 娜塔莎·塞兰 , 加布里埃尔·阿勒泰 , 德巴吉奥蒂·达塔 , 萨缪尔·加尔达 , 桑妮·康(Sunny Kang) , 罗莎琳·苏 , 沃伊切赫·库萨 , 塞缪尔·卡海亚维贾亚 , 法比奥·巴思 , 西蒙·奥特 , 马提亚斯·桑瓦尔德 , 斯蒂芬·H·巴赫 , 斯特拉·拜德曼 , 马里奥·塞格尔 , 王波(Bo Wang) , 艾莉森·卡拉汉 , 丹尼尔·莱昂·佩里南 , 塞奥·吉甘特 , 帕特里克·哈勒 , 詹妮·奇姆 , 何塞·D·波萨达 , 约翰·M·乔治 , 卡西克·兰加赛·西瓦拉曼 , 马克·帕米斯 , 玛丽安娜·内朱丽娜 , 罗伯特·马汀 , 迈克尔·卡伦 , 莫里茨·弗里丹 , 内森·达尔伯格 , 舒班舒·米什拉 , 沙米克·博斯 , 尼古拉斯·布劳德 , 亚尼斯·拉布拉克 , Shlok Deshmukh公司 , 希德·奇布拉维 , 阿尤什·辛格 , 明建武 , 特里沙拉·内拉吉 , 乔纳斯·戈尔德 , 阿尔伯特·维拉诺娃道德 , 本杰明·贝尔哈兹 :
BigBio:以数据为中心的生物医学自然语言处理框架。 NeurIPS公司 2022 [i2] 杰森·艾伦·弗里斯 , 利昂·韦伯 , 娜塔莎·塞兰 , 加布里埃尔·阿勒泰 , 德巴吉奥蒂·达塔 , 萨缪尔·加尔达 , Myungsun Kang公司 , 苏瑞思 , 沃伊切赫·库萨 , 塞缪尔·卡海亚维贾亚 , 法比奥·巴思 , 西蒙·奥特 , 马提亚斯·桑瓦尔德 , 斯蒂芬·H·巴赫 , 斯特拉·拜德曼 , 马里奥·塞格尔 , 王波(Bo Wang) , 艾莉森·卡拉汉 , 丹尼尔·莱昂·佩里南 , 塞奥·吉甘特 , 帕特里克·哈勒 , 詹妮·奇姆 , 何塞·大卫·波萨达 , 约翰·迈克尔·乔治 , 卡西克·兰加赛·西瓦拉曼 , 马克·帕米斯 , 玛丽安娜·内朱丽娜 , 罗伯特·马汀 , 迈克尔·卡伦 , 莫里茨·弗里丹 , 内森·达尔伯格 , 舒班舒·米什拉 , 沙米克·博斯 , 尼古拉斯·米奇奥·布劳德 , 亚尼斯·拉布拉克 , Shlok S.Deshmukh公司 , 希德·奇布拉维 , 阿尤什·辛格 , 明建武 , 特里沙拉·内拉吉 , 乔纳斯·戈尔德 , 阿尔伯特·维拉诺娃道德 , 本杰明·贝尔哈兹 :
BigBIO:以数据为中心的生物医学自然语言处理框架。 CoRR公司 abs/2206.15076 ( 2022 ) 2021 [注2] 马里奥·塞格尔 , 乌尔夫·莱瑟 :
用于生物医学关系提取的大规模实体表示学习。 生物信息。 37 ( 2 ) : 236-242 ( 2021 ) [j1] 利昂·韦伯 , 马里奥·塞格尔 , 詹妮斯·慕尼黑 , 玛丽亚姆·哈比比 , 乌尔夫·莱瑟 , 阿兰·阿克比克 :
HunFlair:一个易于使用的工具,用于最先进的生物医学命名实体识别。 生物信息。 37 ( 17 ) : 2792-2794 ( 2021 ) 【c5】 马里奥·塞格尔 , 利昂·韦伯 , 乌尔夫·莱瑟 :
WBI在MEDIQA 2021上:用发电变压器总结消费者健康问题。 生物NLP@NAACL-HLT 2021 : 86-95 2020 [i1] 利昂·韦伯 , 马里奥·塞格尔 , 詹妮斯·慕尼黑 , 玛丽亚姆·哈比比 , 乌尔夫·莱瑟 , 阿兰·阿克比克 :
HunFlair:一个易于使用的工具,用于最先进的生物医学命名实体识别。 CoRR公司 abs/2008.07347 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c4】 马里奥·塞格尔 , 利昂·韦伯 , 马德琳·基特纳 , 乌尔夫·莱瑟 :
在2019年CLEF eHealth任务1中使用多语言BERT对德国动物实验总结进行分类。 CLEF(工作注释) 2019 2018 【c3】 尤里卡·塞瓦 , 马里奥·塞格尔 , 乌尔夫·莱瑟 :
2018年CLEF eHealth的WBI任务1:使用多语言嵌入和递归神经网络的语言相关ICD-10编码。 CLEF(工作注释) 2018 2017 [c2] 马里奥·塞格尔 , 乌尔夫·莱瑟 , 罗曼·克林格 :
使用单词嵌入功能从移动应用程序评论中进行细粒度意见挖掘。 国家开发银行 2017 : 3-14 2016 【c1】 马里奥·塞格尔 , 乌尔夫·莱瑟 , 斯特芬·凯默勒 , 彼得·阿道夫 , 罗曼·克林格 :
SCARE——应用程序评论的情感语料库,带有细粒度的德语注释。 LREC公司 2016