論文の概要: A Context-Enhanced De-identification System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08513v1
• Date: Wed, 17 Feb 2021 00:43:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-19 06:53:52.690783
• Title: A Context-Enhanced De-identification System
• Title（参考訳）: 文脈強化型識別システム
• Authors: Kahyun Lee, Mehmet Kayaalp, Sam Henry, \"Ozlem Uzuner
• Abstract要約: 我々は現在最先端の非識別システムであるNeuroNERのフレームワーク上に新しいシステムを構築している。 この新システムは、文境界を使わずに、前後n-gramの文脈埋め込みを組み込む。 本システムでは,文境界上の依存関係を捕捉し,文境界検出問題を完全に回避する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3288340436902324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many modern entity recognition systems, including the current state-of-the-art de-identification systems, are based on bidirectional long short-term memory (biLSTM) units augmented by a conditional random field (CRF) sequence optimizer. These systems process the input sentence by sentence. This approach prevents the systems from capturing dependencies over sentence boundaries and makes accurate sentence boundary detection a prerequisite. Since sentence boundary detection can be problematic especially in clinical reports, where dependencies and co-references across sentence boundaries are abundant, these systems have clear limitations. In this study, we built a new system on the framework of one of the current state-of-the-art de-identification systems, NeuroNER, to overcome these limitations. This new system incorporates context embeddings through forward and backward n-grams without using sentence boundaries. Our context-enhanced de-identification (CEDI) system captures dependencies over sentence boundaries and bypasses the sentence boundary detection problem altogether. We enhanced this system with deep affix features and an attention mechanism to capture the pertinent parts of the input. The CEDI system outperforms NeuroNER on the 2006 i2b2 de-identification challenge dataset, the 2014 i2b2 shared task de-identification dataset, and the 2016 CEGS N-GRID de-identification dataset (p<0.01). All datasets comprise narrative clinical reports in English but contain different note types varying from discharge summaries to psychiatric notes. Enhancing CEDI with deep affix features and the attention mechanism further increased performance.
• Abstract（参考訳）: 現在の最先端の非識別システムを含む、現代のエンティティ認識システムは、条件付きランダムフィールド(CRF)シーケンスオプティマイザによって強化された双方向長短期メモリ(biLSTM)ユニットに基づいている。 これらのシステムは入力文を文単位で処理する。 このアプローチは,システムによる文境界への依存性の捕捉を防止し,正確な文境界検出を前提とした。 文境界の検出は特に臨床報告において問題となる可能性があるため、文境界をまたいだ依存性と共参照が豊富である。 本研究では,これらの制約を克服するために,現在最先端の非識別システムであるNeuroNERの枠組みに基づく新しいシステムを構築した。 この新システムは、文境界を使わずに、前後n-gramの文脈埋め込みを組み込む。 本システムでは,文境界上の依存関係を捕捉し,文境界検出問題を完全に回避する。 このシステムは、深い接着特性と入力の関連する部分をキャプチャするための注意メカニズムで強化しました。 CEDIシステムは、2006 i2b2 de-identificationデータセット、2014 i2b2 shared task de-identificationデータセット、2016 CEGS N-GRID de-identificationデータセット(p<0.01)でNuroNERを上回っている。 全てのデータセットは、英語の物語的臨床報告から構成されるが、吐出サマリーから精神医学的なノートまで様々に異なるノートタイプを含んでいる。 深い付着の特徴および注意のメカニズムとのCEDIを更に高めることは性能を高めます。

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