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J-GLOBAL ID:202102259810991880   整理番号:21A1232017

医学記録からの抽出のための単語埋込みの比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of Word Embeddings for Extraction from Medical Records
著者 (3件):
資料名:
巻: 16  号: 22  ページ: 4360  発行年: 2019年 
JST資料番号: U7208A  ISSN: 1660-4601  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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本論文は,個人化健康のための摩耗可能,マイクロおよびナノ技術に関する第16回国際会議で最初に提示された研究の拡張である。電子医療記録の使用にもかかわらず,フリーナラティブテキストはまだ医療記録に広く用いられている。意思決定支援システムのために利用可能なテキストからのデータを作るために,教師つき機械学習アルゴリズムを,首尾よく適用した。本研究では,ロシア言語における自由医療テキストを処理するために,異なる人工ニューラルネットワークアーキテクチャに基づく医療データ抽出システムのプロトタイプを開発し,比較した。3つの分類器をテキストのスニペットからエンティティを抽出するために適用した。多層パーセプトロン(MLP)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)分類器は,すべての3つの埋込みモデルに類似の結果を示した。MLPは,予備補題による医療記録で訓練された埋込みモデルを使用したパイプライン上の畳み込みネットワークを超えた。それにもかかわらず,最高のFスコアはCNNによって達成された。最大の単語2vecモデルが適用されたとき,CNNはMLPをわずかに超過した(Fスコア0.9763)。Copyright 2021 The Author(s) 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 (2件):
分類
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医用情報処理  ,  人工知能 
引用文献 (22件):
  • Dudchenko, A.; Dudchenko, P.; Ganzinger, M.; Kopanitsa, G. Extraction from Medical Records. Stud. Health Technol. Inform. 2019, 261, 62-67.
  • Dhamdhere, S.P.; Harmsen, J.; Hebbar, R.; Mandalapu, S.; Mehra, A.; Rajan, S. ELPP 2016: Big Data for Healthcare; University of California Berkeley: Berkeley, CA, USA, 2016.
  • Hirschberg, J.; Manning, C.D. Advances in natural language processing. Science 2015, 349, 261-266.
  • Chowdhury, G.G. Natural Language Processing: Deep Neural Networks with Multitask Learning; Association for Information Science and Technology: Silver Spring, MD, USA, 2003; Volume 37.
  • Collobert, R.; Weston, J. A Unified Architecture for Natural Language Processing Deep Neural Networks with Multitask Learning; Association for Computing Machinery (ACM): New York, NY, USA, 2008; pp. 160-167.
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