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J-GLOBAL ID：202102248505882168   整理番号：21A0394758

中国語画像報告における固有表現認識研究【JST・京大機械翻訳】

Study on named entity recognition in Chinese radiology reports

著者 (7件)： Zhang Zhiqiang (首都医科大学生物医学工程学院 北京100069;臨床生物力学応用基礎研究北京市重点実験室 北京 100069) ,  Xu Yan (首都医科大学附属北京友誼医院放射科 北京100050) ,  Huang Yanqun (首都医科大学生物医学工程学院 北京100069;臨床生物力学応用基礎研究北京市重点実験室 北京 100069) ,  Wang Ni (首都医科大学生物医学工程学院 北京100069;臨床生物力学応用基礎研究北京市重点実験室 北京 100069) ,  Yang Zhenghan (首都医科大学附属北京友誼医院放射科 北京100050) ,  Chen Hui (首都医科大学生物医学工程学院 北京100069;臨床生物力学応用基礎研究北京市重点実験室 北京 100069) ,  Liu Honglei (首都医科大学生物医学工程学院 北京100069;臨床生物力学応用基礎研究北京市重点実験室 北京 100069)
資料名： Beijing Shengwu Yixue Gongchneg  (Beijing Shengwu Yixue Gongchneg)
巻： 39  号： 6  ページ： 609-614  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4412A  ISSN： 1002-3208  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:中国語の画像学報告の命名実体識別方法、特に条件付ランダム場アルゴリズムの識別効果を探索する。方法:98例の腹部CT画像報告を無作為的に収集した。映像学専門家と共同で、報告中の映像所見部分の5種類の実体部位、形態、サイズ、密度及び増強を確定し、人工マーキングを行った。98件のレポートを7:3の比率で訓練セットサンプルとテストセットサンプルに無作為に分け、条件付きランダム場中の3種類の特徴テンプレートを用いて固有表現識別を行い、識別結果を比較した。【結果】32332の漢字と文字,23224の訓練セット,および9108のテストセットを,98のCT画像で報告した。3種類の条件付きランダム場特徴テンプレートをそれぞれ利用した場合、実体の全体識別結果F1値は平均0.9487で、実体の大きさの識別のF1値は最高0.9818に達した。【結語】条件付ランダム場アルゴリズムは,中国語画像で報告されている固有表現認識タスクにおいて,高い精度を持ち,そして,認識された実体は,後続情報抽出のような自然言語処理タスクに用いることができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  漢字 ,  マーキング ,  自然言語処理 ,  *中国語 ,  映像 ,  情報抽出
準シソーラス用語： 確率場 ,  *固有表現 ,  CT画像 ,  腹部CT , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 中国 ,  報告 ,  固有表現 ,  研究