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　　该论文介绍，社会科学家对人类生活是否能被预测的问题看法不一，虽然人们对在人类生活中起到重要作用的社会人口学因素已有充分了解，但却一直无法对生命结局进行准确预测。

　　论文通讯作者、丹麦技术大学Sune Lehmann和同事及合作者一起，利用丹麦一个国家登记处上约600万人的教育、健康、收入、职业和其他生活事件数据，设计了一个机器学习方法，来构建个体的人类生活轨迹。他们通过调整语言处理技术，用类似模型中语言的方式表示人类生活。本次研究的这种方法能以类似语言模型捕捉词语间复杂关系的方式生成一个生活事件的术语表。他们提出的模型名为life2vec，能确定健康相关诊断、居住地、收入水平等概念之间的复杂关系，并用一个压缩向量表示来编码个人生活，以此作为预测生活结局的基础。

　　论文作者指出，该模型预测生命结局的早死率——具体而言是年龄组35-65岁的个体自201 6年1月1日起存活4年的概率，以及捕捉细微个性差异的能力，超过了当下先进的模型和基线标准，表现至少提升11%。