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J-GLOBAL ID：201602260425212163   整理番号：16A1209935

ELMを用いた判別単語埋め込みを用いた臨床物語分類【Powered by NICT】

Clinical narrative classification using discriminant word embeddings with ELM

著者 (4件)： Lauren Paula (CSE Department, Oakland University, Rochester, MI, USA) ,  Qu Guangzhi (CSE Department, Oakland University, Rochester, MI, USA) ,  Zhang Feng (China University of Geosciences, Wuhan, China) ,  Lendasse Amaury (Department of MIE, The University of Iowa, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IJCNN  ページ： 2931-2938  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 臨床テキスト内容理解に必要な内科領域専門知識によるものでは本質的に複雑である。添加では,これらの非構造化性質は,情報を自動的に抽出するための課題となっている。自然言語処理において,単語埋め込みの使用は,低次元空間における単語表現(ベクトル)を作成するための有効なアプローチである。本論文では,対数線形モデル(型ニューラル言語モデル)と医療コードに臨床テキストさをマッピングするためのカーネル極端学習機械(ELM)を用いた線形判別分析を用いた。臨床テキスト上での実験結果により,SVMとニューラルネットワークアプローチと比較して,ELMと改善を示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ベクトル ,  構造形成 ,  言語モデル ,  自然言語処理 ,  内科学 ,  *単語
準シソーラス用語： 線形判別分析 ,  対数線形モデル ,  低次元 ,  専門知識 ,  テキスト ,  *物語 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： ELM ,  判別 ,  単語 ,  埋め込み ,  臨床 ,  物語 ,  分類