Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Empirical Study of UMLS Concept Extraction from Clinical Notes using Boolean Combination Ensembles

論文の概要: An Empirical Study of UMLS Concept Extraction from Clinical Notes using Boolean Combination Ensembles

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02255v1
Date: Wed, 4 Aug 2021 19:28:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-06 14:44:43.370374
Title: An Empirical Study of UMLS Concept Extraction from Clinical Notes using Boolean Combination Ensembles
Title（参考訳）: ブール合成アンサンブルを用いた臨床ノートからのUMLS概念抽出に関する実証的研究
Authors: Greg M. Silverman, Raymond L. Finzel, Michael V. Heinz, Jake Vasilakes, Jacob C. Solinsky, Reed McEwan, Benjamin C. Knoll, Christopher J. Tignanelli, Hongfang Liu, Hua Xu, Xiaoqian Jiang, Genevieve B. Melton, Serguei VS Pakhomov
Abstract要約: 2010 i2b2 VA チャレンジセット (31,161 アノテーション),Multi-source Integrated Platform for Answering Clinical Questions (MiPACQ) コーパス (17,457 アノテーション,UMLS のユニークな識別子を含む)。 UMLSの概念マッチングでは,MIPACQコーパスのブールアンサンブルが個々のシステムよりも高い性能を示す傾向を示した。近似グリッド探索を用いることで、精度の高いリコールを最適化し、最適なアンサンブルセットを選択するためのトレードオフセットを提供することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.730336509680093
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Our objective in this study is to investigate the behavior of Boolean operators on combining annotation output from multiple Natural Language Processing (NLP) systems across multiple corpora and to assess how filtering by aggregation of Unified Medical Language System (UMLS) Metathesaurus concepts affects system performance for Named Entity Recognition (NER) of UMLS concepts. We used three corpora annotated for UMLS concepts: 2010 i2b2 VA challenge set (31,161 annotations), Multi-source Integrated Platform for Answering Clinical Questions (MiPACQ) corpus (17,457 annotations including UMLS concept unique identifiers), and Fairview Health Services corpus (44,530 annotations). Our results showed that for UMLS concept matching, Boolean ensembling of the MiPACQ corpus trended towards higher performance over individual systems. Use of an approximate grid-search can help optimize the precision-recall tradeoff and can provide a set of heuristics for choosing an optimal set of ensembles.
Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,複数のコーパスにまたがる複数の自然言語処理(nlp)システムからのアノテーション出力を結合するブール演算子の挙動を調査し,umls(unified medical language system)メタセサウルス概念の集約によるフィルタリングがumls概念の固有エンティティ認識(ner)に対するシステム性能に与える影響を評価することである。 2010 i2b2 VA チャレンジセット (31,161 アノテーション)、Multi-source Integrated Platform for Answering Clinical Questions (MiPACQ) コーパス (17,457 アノテーション)、Fairview Health Services corpus (44,530 アノテーション)。 UMLSの概念マッチングでは,MIPACQコーパスのブールアンサンブルが個々のシステムよりも高い性能を示す傾向を示した。近似グリッド探索の使用は、精度-リコールトレードオフの最適化に役立ち、最適なアンサンブルを選択するためのヒューリスティックのセットを提供することができる。

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