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: 処理完了
• 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
• Authors: Hannah Eyre (1 and 2), Alec B Chapman (1 and 2), Kelly S Peterson (1 and 2), Jianlin Shi (2), Patrick R Alba (1 and 2), Makoto M Jones (1 and 2), Tamara L Box (3), Scott L DuVall (1 and 2), Olga V Patterson (1 and 2) ((1) VA Salt Lake City Health Care System, (2) University of Utah, Salt Lake City, UT, USA, (3) Veterans Health Administration Office of Analytics and Performance Integration)
• 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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