本論文は、医療用事前学習言語モデル(Med-PLM)の著作権保護のための新しい手法を提案している。従来の手法は、モデルのパラメータを変更するため、医療分野での高い精度が要求されるタスクでは適用が難しかった。
提案手法は以下の3つのステージから構成される:
実験の結果、提案手法は既存手法と比べて、精度の低下を抑えつつ、高い抽出率を達成できることが示された。また、トレーニングを必要としないため、効率的にウォーターマークを埋め込むことができる。
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