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J-GLOBAL ID：202202247341152864   整理番号：22A1165515

BERT-BiLSTM-CRFモデルに基づく甲状腺放電要約NER【JST・京大機械翻訳】

Thyroid Discharge Summary NER Based on BERT-BiLSTM-CRF Model

著者 (6件)： Li Yue (School of Computer Science and Technology, Donghua University,Shanghai,China) ,  Xie Xian (School of Computer Science and Technology, Donghua University,Shanghai,China) ,  Chen Dehua (School of Computer Science and Technology, Donghua University,Shanghai,China) ,  Wen Anxing (School of Computer Science and Technology, Donghua University,Shanghai,China) ,  Li Ang (School of Computer Science and Technology, Donghua University,Shanghai,China) ,  Xie Zunli (School of Medicine, Zhengzhou University,Zhengzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： IWECAI  ページ： 43-46  発行年： 2022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： 中国の甲状腺退院要約のテキスト研究は,甲状腺疾患を予測する際に重要な役割を果たす。命名されたエンティティ認識の結果は,後のテキスト構造化にとって重要である。最近の共通配列アノテーションタスクにおいて,単語の符号化が静的であり,貧弱なエンティティ認識率に導くことができるので,テキストにおける単語の文脈的意味的問題は捉えられない。本論文では,BertモデルとBiLstm-CRFを組み合わせた方法を提案して,比較的高い認識率を達成した。Copyright 2022 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】

シソーラス用語： *放電 ,  *甲状腺 ,  中華人民共和国 ,  単語 ,  甲状腺疾患
準シソーラス用語： コンセンサス配列 ,  エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： BERT ,  CRF ,  モデル ,  甲状腺 ,  放電