Fugu-MT 論文翻訳(概要): JaMIE: A Pipeline Japanese Medical Information Extraction System

論文の概要: JaMIE: A Pipeline Japanese Medical Information Extraction System

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04261v1
Date: Mon, 8 Nov 2021 03:54:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-10 00:51:59.491292
Title: JaMIE: A Pipeline Japanese Medical Information Extraction System
Title（参考訳）: ジャミ:日本の医療情報抽出システム
Authors: Fei Cheng, Shuntaro Yada, Ribeka Tanaka, Eiji Aramaki, Sadao Kurohashi
Abstract要約: 本稿では,医療機関間の医療・時間的関係を調査するための新しい関係アノテーションスキーマを提案する。我々は,医療機関の認識,実体の分類,関係抽出のための3つの要素からなるパイプラインシステムを設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.20869161512695
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present an open-access natural language processing toolkit for Japanese medical information extraction. We first propose a novel relation annotation schema for investigating the medical and temporal relations between medical entities in Japanese medical reports. We experiment with the practical annotation scenarios by separately annotating two different types of reports. We design a pipeline system with three components for recognizing medical entities, classifying entity modalities, and extracting relations. The empirical results show accurate analyzing performance and suggest the satisfactory annotation quality, the effective annotation strategy for targeting report types, and the superiority of the latest contextual embedding models.
Abstract（参考訳）: 医療情報抽出のためのオープンアクセス自然言語処理ツールキットを提案する。本報告ではまず,医療機関間の医療関係と時間関係を調べるための新しい関連アノテーションスキーマを提案する。 2種類のレポートを別々にアノテートすることで、実用的なアノテーションシナリオを実験する。我々は,医療機関の認識,実体の分類,関係抽出のための3つの要素からなるパイプラインシステムを設計する。実験結果から, 正確な分析性能を示し, 良好なアノテーション品質, レポートタイプを対象とする効果的なアノテーション戦略, 最新のコンテキスト埋め込みモデルの優位性を示唆した。

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