論文の概要: Launching into clinical space with medspaCy: a new clinical text processing toolkit in Python

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07799v1
• Date: Mon, 14 Jun 2021 23:19:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-06-16 15:17:49.358515
• Title: Launching into clinical space with medspaCy: a new clinical text processing toolkit in Python
• Title（参考訳）: MedspaCyによる臨床領域への参入 : Pythonの新しい臨床テキスト処理ツールキット
• Abstract要約: medspaCyは、paCyフレームワークに基づいたルールベースのcNLPライブラリである。 medspaCyは、他のspurCyベースのモジュールと簡単に統合できるカスタムパイプラインの開発を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite impressive success of machine learning algorithms in clinical natural language processing (cNLP), rule-based approaches still have a prominent role. In this paper, we introduce medspaCy, an extensible, open-source cNLP library based on spaCy framework that allows flexible integration of rule-based and machine learning-based algorithms adapted to clinical text. MedspaCy includes a variety of components that meet common cNLP needs such as context analysis and mapping to standard terminologies. By utilizing spaCy's clear and easy-to-use conventions, medspaCy enables development of custom pipelines that integrate easily with other spaCy-based modules. Our toolkit includes several core components and facilitates rapid development of pipelines for clinical text.
• Abstract（参考訳）: 臨床自然言語処理(cnlp)における機械学習アルゴリズムの成功にもかかわらず、ルールベースのアプローチは依然として顕著な役割を担っている。 本稿では,臨床テキストに適応したルールベースおよび機械学習ベースのアルゴリズムの柔軟な統合を可能にする,spurCyフレームワークに基づく拡張可能なオープンソースcNLPライブラリであるmedspaCyを紹介する。 MedspaCyには、コンテキスト分析や標準用語へのマッピングなど、一般的なcNLPのニーズを満たすさまざまなコンポーネントが含まれている。 spaCyの明確で使いやすい規約を利用することで、medspaCyは、他のpaCyベースのモジュールと簡単に統合できるカスタムパイプラインの開発を可能にする。 我々のツールキットはいくつかのコアコンポーネントを含み、臨床テキストのためのパイプラインの迅速な開発を容易にする。

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