論文の概要: Cross-lingual German Biomedical Information Extraction: from Zero-shot
to Human-in-the-Loop
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09908v1
- Date: Tue, 24 Jan 2023 10:35:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-25 14:02:34.322728
- Title: Cross-lingual German Biomedical Information Extraction: from Zero-shot
to Human-in-the-Loop
- Title(参考訳): 言語横断型ドイツ生物医学情報抽出--ゼロショットからヒューマン・イン・ザ・ループへ
- Authors: Siting Liang and Mareike Hartmann and Daniel Sonntag
- Abstract要約: まず,この問題を解決するために,トランスファーラーニングとアクティブラーニングに応用された戦略について述べる。
本稿では,対話型環境におけるモデル検査とユーザアノテーション獲得の両立を目的としたユーザインタフェースの設計について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.584932159968002
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents our project proposal for extracting biomedical
information from German clinical narratives with limited amounts of
annotations. We first describe the applied strategies in transfer learning and
active learning for solving our problem. After that, we discuss the design of
the user interface for both supplying model inspection and obtaining user
annotations in the interactive environment.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ドイツ臨床物語からバイオメディカル情報を少量の注釈で抽出するプロジェクトを提案する。
まず,この問題を解決するために,トランスファーラーニングとアクティブラーニングの応用戦略について述べる。
その後,インタラクティブ環境におけるモデルインスペクション提供とユーザアノテーション取得の両面において,ユーザインタフェースの設計について検討する。
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