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無料で登録 →医療ビジョン言語データセットは規模が限定的で、医師が異常所見を中心に報告するため正常・中立的な所見が不足しており、データセットにバイアスが存在する
セマンティッククラスタリングを活用した自己教師あり学習によりレポート内の所見を充実させることで、COMET、BertScore、Sentence BLEUなど複数の指標で平均3～7%の性能向上を達成
セマンティッククラスター情報をGRPO報酬設計に組み込む方法論を新たに提案し、ランダムな拡張ではなくクラスタリングが改善の主要因であることを実証
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