这是关于健康保险公司和意外保险公司之间的法律纠纷
Posted: Thu Jan 16, 2025 6:47 am
被告缺乏管辖权并不是因为拒绝向被传唤的当事人提供服务而产生的。
提示4：背景是什么？
原告是谁？健康保险公司。
被告是谁？意外保险。
要求什么？原告请求推翻波茨坦社会法院2018年9月28日的判决，判令被告赔偿其10,263欧元。
被告请求驳回原告的上诉。
原告没有发生通勤事故，也没有在公司路线上发生事故。事故发生时的活动与受保活动没有内部或物质联系。
原告请求推翻柏林-勃兰登堡州社会法院2020年12月10日的裁决，驳回诉讼。
原告投诉违反了 SGB VII 第 8 条第 1 款第 1 款。
提示本身也对结果有贡献，必须进行广泛的测试以确定最适合基本任务的提示。
挑战：质量因素
摘要，或者我们称之为“行业摘要”以区分自己，对于各个领域的专业人员快速获取与工作相关的信息（例如，在临床领域，总结患者档案）并据此做出决策非常重要。拉达克等人。 (2023) 在“从稀疏到密集：带有 捷克共和国 whatsapp 数据 密度链提示的 GPT-4 摘要”中指出，衡量较高实体密度的摘要与较高的信息密度相关。在他们的实验中，他们使用 CNN/DailyMail 摘要测试数据集 中随机选择的 100 个元素作为示例来衡量这一点。为此，他们选择纯粹基于提示的方法（所谓的“密度提示链”或简称为“CoD 提示”），在其他条件不变的情况下，将总文本长度的实体插入摘要中，最多迭代五次，而无需首先缩短文本。信息密度度量为：密度 = 密度 = (Σ▒Entities)/(Σ▒Tokens)。下图显示了 CoD Prompt 下一次迭代的相应结果。在其他条件不变的情况下，对于每个迭代步骤，都会从文本中提取新实体，以便将它们添加到摘要的长度中。这种情况的缺点是实体定义不明确，后续无法过滤。
相比之下，Isaac Tham 在《Summarization Podcast Transcripts and Long Texts Better with NLP and AI》中的方法更具选择性（见下图）。这里输入文档被分块，并且使用聚类分析对每个块进行聚类。这是有道理的，因为主题可能会在文本中出现多次。然后将每个簇单独聚合。稍后您可以利用结果做很多事情。质量的概念在这里可能比以前的方法更有意义，因为我们还可以明确地证明什么来自哪里。从值得信赖的人工智能角度来看，我认为这是更高的质量。
图 6：以聚类分析作为预处理步骤的机器摘要
图 6：以聚类分析作为预处理步骤的机器摘要
总结与展望
在这篇博文中，我们仔细研究了机器摘要的技术方面。我们还讨论了当前的科学研究方向。这篇博文的大部分背景阅读都是在 2023 年夏天写的。所以可以假设这个领域仍然会发生很多事情，但我希望我能够将人工智能工程师在这里实现的更多方面带到前台。
您想了解更多关于 adesso 世界中令人兴奋的话题吗？那么请看一下我们之前发布的博客文章。
Lilian Do Khac 参与数据驱动决策支持人工智能解决方案的构思和实施。值得信赖的人工智能需求在这里发挥着重要作用。她不仅从 IT 实施的角度，而且从科学家的角度活跃在这一领域。
提示4：背景是什么？
原告是谁？健康保险公司。
被告是谁？意外保险。
要求什么？原告请求推翻波茨坦社会法院2018年9月28日的判决，判令被告赔偿其10,263欧元。
被告请求驳回原告的上诉。
原告没有发生通勤事故，也没有在公司路线上发生事故。事故发生时的活动与受保活动没有内部或物质联系。
原告请求推翻柏林-勃兰登堡州社会法院2020年12月10日的裁决，驳回诉讼。
原告投诉违反了 SGB VII 第 8 条第 1 款第 1 款。
提示本身也对结果有贡献，必须进行广泛的测试以确定最适合基本任务的提示。
挑战：质量因素
摘要，或者我们称之为“行业摘要”以区分自己，对于各个领域的专业人员快速获取与工作相关的信息（例如，在临床领域，总结患者档案）并据此做出决策非常重要。拉达克等人。 (2023) 在“从稀疏到密集：带有 捷克共和国 whatsapp 数据 密度链提示的 GPT-4 摘要”中指出，衡量较高实体密度的摘要与较高的信息密度相关。在他们的实验中，他们使用 CNN/DailyMail 摘要测试数据集 中随机选择的 100 个元素作为示例来衡量这一点。为此，他们选择纯粹基于提示的方法（所谓的“密度提示链”或简称为“CoD 提示”），在其他条件不变的情况下，将总文本长度的实体插入摘要中，最多迭代五次，而无需首先缩短文本。信息密度度量为：密度 = 密度 = (Σ▒Entities)/(Σ▒Tokens)。下图显示了 CoD Prompt 下一次迭代的相应结果。在其他条件不变的情况下，对于每个迭代步骤，都会从文本中提取新实体，以便将它们添加到摘要的长度中。这种情况的缺点是实体定义不明确，后续无法过滤。
相比之下，Isaac Tham 在《Summarization Podcast Transcripts and Long Texts Better with NLP and AI》中的方法更具选择性（见下图）。这里输入文档被分块，并且使用聚类分析对每个块进行聚类。这是有道理的，因为主题可能会在文本中出现多次。然后将每个簇单独聚合。稍后您可以利用结果做很多事情。质量的概念在这里可能比以前的方法更有意义，因为我们还可以明确地证明什么来自哪里。从值得信赖的人工智能角度来看，我认为这是更高的质量。
图 6：以聚类分析作为预处理步骤的机器摘要
图 6：以聚类分析作为预处理步骤的机器摘要
总结与展望
在这篇博文中，我们仔细研究了机器摘要的技术方面。我们还讨论了当前的科学研究方向。这篇博文的大部分背景阅读都是在 2023 年夏天写的。所以可以假设这个领域仍然会发生很多事情，但我希望我能够将人工智能工程师在这里实现的更多方面带到前台。
您想了解更多关于 adesso 世界中令人兴奋的话题吗？那么请看一下我们之前发布的博客文章。
Lilian Do Khac 参与数据驱动决策支持人工智能解决方案的构思和实施。值得信赖的人工智能需求在这里发挥着重要作用。她不仅从 IT 实施的角度，而且从科学家的角度活跃在这一领域。