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J-GLOBAL ID：201702263977981178   整理番号：17A0971467

エンティティ中心臨床coreference分解能一般化に向けて【Powered by NICT】

Towards generalizable entity-centric clinical coreference resolution

著者 (7件)： Miller Timothy (Boston Children’s Hospital, Boston, MA, United States) ,  Miller Timothy (Harvard Medical School, Boston, MA, United States) ,  Dligach Dmitriy (Loyola University Chicago, Chicago, IL, United States) ,  Bethard Steven (University of Arizona, Tucson, AZ, United States) ,  Lin Chen (Boston Children’s Hospital, Boston, MA, United States) ,  Savova Guergana (Boston Children’s Hospital, Boston, MA, United States) ,  Savova Guergana (Harvard Medical School, Boston, MA, United States)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 69  ページ： 251-258  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,エンティティを追跡する明示的にモデルにおける臨床同一指示解の問題を調査し,学習モデルの一般化可能性を測定する伝統的なドメイン内訓練/テスト分割と領域間共通実験の両方でモデルの性能を測定することを目的とした。比較二つの方法は最良優先衝突解決による記述の対と同一指示鎖を構築するインクリメンタルことを言及同期システム上で動作するベースライン言及対同一指示システムである。分布意味論,談話特徴,実体属性を組み込んだ新しい特徴を開発した。類似注釈ガイドラインをもつ二種の新しい同一指示データセット-THYME結腸癌データセットとDeepPhe乳癌データセットを使用した。言及同期システムは,ドメイン内データに同様に機能することが,新しいデータに非常に良い性能を示した。音声タグの特徴の一部は他の単語表現上の特徴一般化可能性実験で優れた証明した。我々の方法によれば一般化改善を示したが,新しい領域における試験時の性能ギャップがまだ存在している。臨床NLPシステムの一般化可能性が重要であると代役,将来の研究はクロスドメインと断面機関評価を行い,一般化可能性を支持する特徴と訓練法を開発し明示的に試みるべきである。言及同期システムの性能最適化版をオープンソースApache cTAKESソフトウェアに含まれるであろう。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 乳房腫瘍 ,  *分解能 ,  機械学習 ,  単語 ,  同期装置 ,  アノテーション ,  結腸腫瘍 ,  学習モデル ,  ソフトウェア ,  意味論
準シソーラス用語： Apacheモジュール ,  オープンソース ,  性能最適化 ,  談話 ,  *エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 同一指示 ,  臨床NLP(自然言語処理) ,  可搬性 ,  一般化可能性 ,  機械学習

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： エンティティ ,  臨床 ,  分解能 ,  一般化