Pharma.AI 平台的自然语言处理模型可能通过以下几种常见方式来处理文本中的歧义或不确定性1：
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使用预训练语言模型：预训练语言模型是在大规模文本数据上进行训练的，能够捕捉到语言的多样性和复杂性。例如，像 BERT、GPT 等这类模型，通过深度学习技术学习语言的内在规律和上下文依赖关系。在处理 Pharma.AI 平台中的文本时，它们可以利用这些先验知识，在一定程度上缓解语言的模糊性和歧义性问题，更准确地理解词语和句子在药物研发领域文本中的含义。
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增加语境信息：语境对于解决语言的模糊性和歧义性至关重要。模型在处理 NLP 任务时，会尽可能利用更多的上下文信息来明确词语和句子的确切含义。比如在分析靶点与疾病的关系时，通过前后文提到的相关研究背景、实验条件、具体的研究结果等信息，来确定特定术语在当前语境下的准确意义，避免孤立地理解导致歧义。
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利用外部知识库：引入外部知识库，如专业的医学词典、药物研发相关的 Ontologies 等，为模型提供丰富的背景知识和领域知识。这些知识库中的定义、同义词、反义词等信息，可以帮助模型在遇到模糊或歧义表述时，依据专业知识做出更准确的判断。例如，对于一些在普通语境和医学语境中含义不同的词汇，模型可以借助医学词典来明确其在药物研发文本中的特定含义。
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采用特定算法和技术：研究者们针对语言的模糊性和歧义性提出了一些专门的算法和技术。例如，SenseBERT 模型这种能够提升词汇消歧能力的模型，可能被应用于 Pharma.AI 平台中，帮助准确识别文本中词汇的正确语义。此外，基于 “制约” 和 “优选” 的歧义消解方法也可能会被采用，即利用句法、语义制约条件来排除不满足条件的结构，从而达到消解歧义的目的。
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提示学习（Prompting）：通过使用人类编写的提示或示例来辅助模型进行学习和推理。在处理药物研发相关文本时，可以提供一些明确的提示，引导模型关注特定的信息或完成特定的任务，例如提示模型关注靶点与疾病之间的因果关系描述，避免模型产生歧义或模糊的理解，使模型的输出更符合药物研发领域的需求。
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持续优化和迭代：随着技术的进步和数据量的增加，不断优化模型的算法、结构和训练策略。同时，持续引入新的数据和知识库，让模型能够学习到更多的语言模式和领域知识，进一步提高其语义理解能力和回应准确性，更好地应对文本中的各种歧义或不确定性情况。