論文の概要: SemClinBr -- a multi institutional and multi specialty semantically
annotated corpus for Portuguese clinical NLP tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10071v1
- Date: Mon, 27 Jan 2020 20:39:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-06 08:24:39.915005
- Title: SemClinBr -- a multi institutional and multi specialty semantically
annotated corpus for Portuguese clinical NLP tasks
- Title（参考訳）: semclinbr --ポルトガル臨床nlpタスクのための多施設・多専門的意味論的コーパス
- Authors: Lucas Emanuel Silva e Oliveira, Ana Carolina Peters, Adalniza Moura
Pucca da Silva, Caroline P. Gebeluca, Yohan Bonescki Gumiel, Lilian Mie Mukai
Cintho, Deborah Ribeiro Carvalho, Sadid A. Hasan, Claudia Maria Cabral Moro
- Abstract要約: SemClinBrは1000の臨床ノートを持ち、65,117個のエンティティと11,263個の関係を持つコーパスである。
この研究はSemClinBrというコーパスで、臨床ノートが1000個あり、65,117のエンティティと11,263のリレーションがラベル付けされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7311642662742726
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The high volume of research focusing on extracting patient's information from
electronic health records (EHR) has led to an increase in the demand for
annotated corpora, which are a very valuable resource for both the development
and evaluation of natural language processing (NLP) algorithms. The absence of
a multi-purpose clinical corpus outside the scope of the English language,
especially in Brazilian Portuguese, is glaring and severely impacts scientific
progress in the biomedical NLP field. In this study, we developed a
semantically annotated corpus using clinical texts from multiple medical
specialties, document types, and institutions. We present the following: (1) a
survey listing common aspects and lessons learned from previous research, (2) a
fine-grained annotation schema which could be replicated and guide other
annotation initiatives, (3) a web-based annotation tool focusing on an
annotation suggestion feature, and (4) both intrinsic and extrinsic evaluation
of the annotations. The result of this work is the SemClinBr, a corpus that has
1,000 clinical notes, labeled with 65,117 entities and 11,263 relations, and
can support a variety of clinical NLP tasks and boost the EHR's secondary use
for the Portuguese language.
- Abstract（参考訳）: 電子健康記録(ehr)から患者の情報を抽出することに焦点を当てた大量の研究が、自然言語処理(nlp)アルゴリズムの開発と評価の両方にとって非常に価値のあるリソースである注釈付きコーパス(annotated corpora)の需要の増加につながった。
英語圏外、特にブラジルポルトガル語の多目的臨床コーパスの欠如は、医学的nlp分野における科学的進歩に大きな影響を与えている。
本研究では,複数の専門分野,文書タイプ,機関の臨床テキストを用いた意味的注釈付きコーパスを開発した。
1) 先行研究から得られた共通的な側面と教訓を列挙した調査, (2) 他のアノテーションイニシアチブを再現しガイドできる細粒度アノテーションスキーマ, (3) アノテーション提案機能に着目したwebベースのアノテーションツール,(4) アノテーションの内在的評価と外在的評価について述べる。
この研究の結果、SemClinBrは1000の臨床ノートを持ち、65,117のエンティティと11,263の関連がラベル付けられ、様々な臨床NLPタスクをサポートし、ポルトガル語に対するEHRの二次的使用を促進することができる。
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