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J-GLOBAL ID：202002284917138851   整理番号：20A2146673

医学文書分類のためのオントロジー誘導データ増強【JST・京大機械翻訳】

Ontology-Guided Data Augmentation for Medical Document Classification

著者 (5件)： Abdollahi Mahdi (Victoria University of Wellington, Wellington, New Zealand) ,  Gao Xiaoying (Victoria University of Wellington, Wellington, New Zealand) ,  Mei Yi (Victoria University of Wellington, Wellington, New Zealand) ,  Ghosh Shameek (Medius Health, Sydney, Australia) ,  Li Jinyan (University of Technology Sydney, Sydney, Australia)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12299  ページ： 78-88  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非構造化テキストから意味のある特徴を抽出することは,医学文書分類における最も挑戦的なタスクの1つである。臨床退院時の種々のドメイン特異的発現および同義語は,それらを分析することをより困難にする。この事例は抽象文書のような短いテキストに対して悪くなる。これらの課題は貧弱な分類精度につながる。医療入力データが現実世界で十分ではないので,本研究では,入力データを豊かにするデータ増強のために,新しいオントロジー誘導法を提案した。次に,3つの異なる深層学習法を用いて,分類のための提案アプローチの性能を分析した。実験結果は,提案したアプローチが標的医療文書分類において実質的な改善を達成することを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 同義語 ,  *オントロジー
準シソーラス用語： 構造化文書 ,  *文書分類 ,  分類精度 ,  入力データ ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： オントロジー ,  データ増強 ,  医療文書分類

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 医学 ,  文書 ,  分類 ,  オントロジー ,  誘導 ,  データ増強