論文の概要: Assertion Detection in Multi-Label Clinical Text using Scope
Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09246v1
- Date: Tue, 19 May 2020 06:56:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-01 12:56:04.660595
- Title: Assertion Detection in Multi-Label Clinical Text using Scope
Localization
- Title(参考訳): スコープ・ローカライゼーションを用いた多ラベル臨床テキストの挿入検出
- Authors: Rajeev Bhatt Ambati, Ahmed Ada Hanifi, Ramya Vunikili, Puneet Sharma,
and Oladimeji Farri
- Abstract要約: 我々は,複数のラベルとそのスコープを単一段階のエンドツーエンドでローカライズする畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを開発した。
本モデルは,多ラベル臨床テキストの最先端よりも12%高い性能を示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.937415170949876
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-label sentences (text) in the clinical domain result from the rich
description of scenarios during patient care. The state-of-theart methods for
assertion detection mostly address this task in the setting of a single
assertion label per sentence (text). In addition, few rules based and deep
learning methods perform negation/assertion scope detection on single-label
text. It is a significant challenge extending these methods to address
multi-label sentences without diminishing performance. Therefore, we developed
a convolutional neural network (CNN) architecture to localize multiple labels
and their scopes in a single stage end-to-end fashion, and demonstrate that our
model performs atleast 12% better than the state-of-the-art on multi-label
clinical text.
- Abstract(参考訳): 臨床領域における多ラベル文(テキスト)は、患者ケアにおけるシナリオの豊富な記述から生じる。
アサーション検出のための最先端の手法は、主に文毎のアサーションラベル(テキスト)の設定でこのタスクに対処する。
さらに,ルールベースや深層学習手法が単一ラベルテキスト上で否定・補助範囲検出を行う場合も少なくない。
性能を低下させることなく、これらの手法を複数ラベル文に拡張することは大きな課題である。
そこで我々は,複数のラベルとそのスコープを単一段階のエンドツーエンドでローカライズする畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを開発した。
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