論文の概要: Exploring semantic information in disease: Simple Data Augmentation Techniques for Chinese Disease Normalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01931v1
• Date: Fri, 2 Jun 2023 22:12:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 21:23:30.271874
• Title: Exploring semantic information in disease: Simple Data Augmentation Techniques for Chinese Disease Normalization
• Title（参考訳）: 疾患のセマンティック情報を探る:中国病の正規化のための簡易データ拡張技術
• Authors: Wenqian Cui and Shaohui Liu and Xiangling Fu and Xien Liu and Ji Wu
• Abstract要約: 本稿では,病気の正規化のためのトレーニングタスクとして協調して機能する一連のデータ拡張手法を提案する。 提案手法は, 拡張されていない手法と比較して最大3%の性能向上が可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.497703900982884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The disease is a core concept in the medical field, and the task of normalizing disease names is the basis of all disease-related tasks. However, due to the multi-axis and multi-grain nature of disease names, incorrect information is often injected and harms the performance when using general text data augmentation techniques. To address the above problem, we propose a set of data augmentation techniques that work together as an augmented training task for disease normalization. Our data augmentation methods are based on both the clinical disease corpus and standard disease corpus derived from ICD-10 coding. Extensive experiments are conducted to show the effectiveness of our proposed methods. The results demonstrate that our methods can have up to 3\% performance gain compared to non-augmented counterparts, and they can work even better on smaller datasets.
• Abstract（参考訳）: この病気は医療分野における中核的な概念であり、病名標準化の課題は、すべての疾患関連タスクの基礎である。 しかし,病名の多軸・多結晶性のため,誤情報がしばしば注入され,一般的なテキストデータ拡張技術を用いた場合の性能が損なわれる。 そこで本研究では,疾患の正規化のための強化訓練タスクとして機能するデータ拡張手法を提案する。 ICD-10コードから得られた臨床疾患コーパスと標準疾患コーパスの両方に基づいてデータ拡張を行った。 提案手法の有効性を示すために広範な実験を行った。 その結果,提案手法は,提案手法に比べて最大3-%の性能向上が可能となり,より小さなデータセットでもより優れた処理が可能となった。

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