論文の概要: Exploration of Attention Mechanism-Enhanced Deep Learning Models in the Mining of Medical Textual Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00016v1
- Date: Thu, 23 May 2024 00:20:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-09 16:19:21.689315
- Title: Exploration of Attention Mechanism-Enhanced Deep Learning Models in the Mining of Medical Textual Data
- Title（参考訳）: 医用テキストデータのマイニングにおける注意機構強化深層学習モデルの探索
- Authors: Lingxi Xiao, Muqing Li, Yinqiu Feng, Meiqi Wang, Ziyi Zhu, Zexi Chen,
- Abstract要約: 本研究では,医療用テキストマイニングにおける注意機構を利用した深層学習モデルの利用について検討した。
本研究の目的は、深層学習と注意機構を取り入れることで、本質的な医療情報を特定する能力を高めることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.22071437711162
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The research explores the utilization of a deep learning model employing an attention mechanism in medical text mining. It targets the challenge of analyzing unstructured text information within medical data. This research seeks to enhance the model's capability to identify essential medical information by incorporating deep learning and attention mechanisms. This paper reviews the basic principles and typical model architecture of attention mechanisms and shows the effectiveness of their application in the tasks of disease prediction, drug side effect monitoring, and entity relationship extraction. Aiming at the particularity of medical texts, an adaptive attention model integrating domain knowledge is proposed, and its ability to understand medical terms and process complex contexts is optimized. The experiment verifies the model's effectiveness in improving task accuracy and robustness, especially when dealing with long text. The future research path of enhancing model interpretation, realizing cross-domain knowledge transfer, and adapting to low-resource scenarios is discussed in the research outlook, which provides a new perspective and method support for intelligent medical information processing and clinical decision assistance. Finally, cross-domain knowledge transfer and adaptation strategies for low-resource scenarios, providing theoretical basis and technical reference for promoting the development of intelligent medical information processing and clinical decision support systems.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,医療用テキストマイニングにおける注意機構を利用した深層学習モデルの利用について検討した。
これは、医療データ内の非構造化テキスト情報を分析するという課題をターゲットにしている。
本研究は,深層学習と注意機構を取り入れて,本質的な医療情報の同定能力を高めることを目的とする。
本稿では、注意機構の基本原理と典型的なモデルアーキテクチャを概説し、疾患予測、薬物副作用モニタリング、実体関係抽出のタスクにおけるそれらの応用の有効性について述べる。
医学テキストの特殊性に着目し,ドメイン知識を統合する適応的注意モデルを提案し,医療用語の理解と複雑なコンテキストの処理を最適化した。
この実験は、特に長いテキストを扱う場合のタスク精度と堅牢性を改善するためのモデルの有効性を検証する。
モデル解釈の強化、ドメイン間知識伝達の実現、低リソースシナリオへの適応といった今後の研究の道程を,研究の展望として論じるとともに,インテリジェントな医療情報処理と臨床意思決定支援のための新たな視点と方法支援を提供する。
最後に、低リソースシナリオにおけるクロスドメイン知識伝達と適応戦略について、インテリジェントな医療情報処理と臨床意思決定支援システムの開発を促進するための理論的基礎と技術的基準を提供する。
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