論文の概要: Accurate Medical Named Entity Recognition Through Specialized NLP Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08255v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 10:06:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:02:57.577545
• Title: Accurate Medical Named Entity Recognition Through Specialized NLP Models
• Title（参考訳）: 特殊化NLPモデルによる正確な医用名前付きエンティティ認識
• Authors: Jiacheng Hu, Runyuan Bao, Yang Lin, Hanchao Zhang, Yanlin Xiang,
• Abstract要約: 医療用テキスト処理におけるBioBERTの効果について検討した。 その結果、BioBERTは精度とF1スコアの両方で最高の成績を示し、医療分野における適用性と優位性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9425549051034063
• License:
• Abstract: This study evaluated the effect of BioBERT in medical text processing for the task of medical named entity recognition. Through comparative experiments with models such as BERT, ClinicalBERT, SciBERT, and BlueBERT, the results showed that BioBERT achieved the best performance in both precision and F1 score, verifying its applicability and superiority in the medical field. BioBERT enhances its ability to understand professional terms and complex medical texts through pre-training on biomedical data, providing a powerful tool for medical information extraction and clinical decision support. The study also explored the privacy and compliance challenges of BioBERT when processing medical data, and proposed future research directions for combining other medical-specific models to improve generalization and robustness. With the development of deep learning technology, the potential of BioBERT in application fields such as intelligent medicine, personalized treatment, and disease prediction will be further expanded. Future research can focus on the real-time and interpretability of the model to promote its widespread application in the medical field.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,医用テキスト処理におけるBioBERTの効果を評価した。 BERT, ClinicalBERT, SciBERT, BlueBERTなどのモデルとの比較実験により, BioBERTは, 精度とF1スコアの両方で最高の成績を示し, 医療分野における適用性と優越性を検証した。 BioBERTは、バイオメディカルデータの事前トレーニングを通じて、専門用語や複雑な医療テキストを理解する能力を高め、医療情報抽出と臨床決定支援のための強力なツールを提供する。 この研究では、医療データ処理におけるBioBERTのプライバシとコンプライアンスの課題についても検討し、一般化と堅牢性を改善するために、他の医療特化モデルを組み合わせるための今後の研究方向性を提案した。 深層学習技術の発展に伴い、インテリジェント医療、パーソナライズされた治療、疾患予測といった応用分野におけるBioBERTの可能性はさらに拡大される。 将来の研究は、その医療分野への応用を促進するために、モデルのリアルタイムと解釈可能性に焦点をあてることができる。

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