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J-GLOBAL ID:202002211665896310   整理番号:20A0836890

医学テキストのための意味論的類似性技法の比較分析【JST・京大機械翻訳】

Comparative Analysis of Semantic Similarity Techniques for Medical Text
著者 (3件):
資料名:
巻: 2020  号: ICOIN  ページ: 106-109  発行年: 2020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:
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医学領域において,医師は,それらの臨床的決定のための情報の関連する部分を学習するための情報と知識源をしばしば相談する。ソースは,電子カルテデータベースや生物医学文献のような外部ソースのような内部のいずれかである。医療情報抽出システムに対する重要な課題は,明示的で暗黙的な臨床的文脈を考慮し,高い精度と再現性で,必要な情報を見出すことである。以前に,多くのアプローチが,概念,文章,文書レベルで意味論的類似性を得るために,ユーザ質問と医学テキストにおける情報の異なる側面を利用するために提示された。しかし,生物医学領域に対する異なる意味論的類似性アプローチの比較分析は存在しない。本論文は,経験的解析を実行することによって意味論的類似性を見つけるために用いる種々の技術を比較することを目的オントロジーベースマッチングと文脈単語埋め込みを含む様々な現代の意味論的類似性技術を実装した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
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