論文の概要: ClinText-SP and RigoBERTa Clinical: a new set of open resources for Spanish Clinical NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18594v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 11:52:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:39:12.653790
• Title: ClinText-SP and RigoBERTa Clinical: a new set of open resources for Spanish Clinical NLP
• Title（参考訳）: ClinText-SP and RigoBERTa Clinical: a new set of open resources for Spanish Clinical NLP
• Authors: Guillem García Subies, Álvaro Barbero Jiménez, Paloma Martínez Fernández,
• Abstract要約: ClinText-SPと最新の臨床エンコーダ言語モデルであるRigoBERTa Clinicalをリリースする。 本研究のコーパスは,医療雑誌の症例や共有タスクからの注釈付きコーパスなど,様々なオープンソースから慎重にキュレートされた。 RigoBERTa Clinicalは、ドメイン適応型事前トレーニングによって開発され、複数のNLPベンチマークで既存のモデルよりも大幅に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5325390073522079
• License:
• Abstract: We present a novel contribution to Spanish clinical natural language processing by introducing the largest publicly available clinical corpus, ClinText-SP, along with a state-of-the-art clinical encoder language model, RigoBERTa Clinical. Our corpus was meticulously curated from diverse open sources, including clinical cases from medical journals and annotated corpora from shared tasks, providing a rich and diverse dataset that was previously difficult to access. RigoBERTa Clinical, developed through domain-adaptive pretraining on this comprehensive dataset, significantly outperforms existing models on multiple clinical NLP benchmarks. By publicly releasing both the dataset and the model, we aim to empower the research community with robust resources that can drive further advancements in clinical NLP and ultimately contribute to improved healthcare applications.
• Abstract（参考訳）: 今回,スペインで最大規模の臨床用コーパスであるClinText-SPと,最先端の臨床用エンコーダ言語モデルであるRigoBERTaを新たに導入した。 我々のコーパスは、医療ジャーナルや共有タスクからの注釈付きコーパスなど、さまざまなオープンソースから慎重にキュレートされ、これまでアクセスが困難だった豊富で多様なデータセットを提供しました。 RigoBERTa Clinicalは、この包括的データセットでドメイン適応型事前トレーニングによって開発され、複数のNLPベンチマークで既存のモデルよりも大幅に優れています。 データセットとモデルの両方を公開することにより、臨床NLPのさらなる進歩を加速し、最終的には医療応用の改善に寄与する、堅牢なリソースを研究コミュニティに提供することを目指している。

関連論文リスト

• Rephrasing Electronic Health Records for Pretraining Clinical Language Models [0.09819964822292428]
  LLMを用いて既存の臨床ノートを書き換えて, 合成プレトレーニングコーパスを作成した。 異なるLSMから合成コーパスを付加したオリジナル臨床ノートの増補により,少額のトークン予算においても性能が向上することが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-28T06:12:28Z)
• Harmonising the Clinical Melody: Tuning Large Language Models for Hospital Course Summarisation in Clinical Coding [5.279406017862076]
  病院のコースをまとめることの課題は、さらなる研究と開発のためのオープンな領域のままである。 Llama 3, BioMistral, Mistral Instruct v0.1 の3種類のプレトレーニング LLM を病院コース要約作業に適用した。 臨床領域の微調整の有効性を評価するため,BERTScoreおよびROUGE測定値を用いて微調整モデルの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T00:35:23Z)
• Large Language Models in the Clinic: A Comprehensive Benchmark [63.21278434331952]
  診療所の大規模言語モデル(LLM)をよりよく理解するためのベンチマークであるClimateBenchを構築した。 まず、さまざまな臨床言語の生成、理解、推論タスクを含む11の既存のデータセットを収集します。 次に,現実の実践において複雑だが一般的である6つの新しいデータセットと臨床タスクを構築した。 ゼロショット設定と少数ショット設定の両方で、20個のLDMを広範囲に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T15:51:06Z)
• ClinLinker: Medical Entity Linking of Clinical Concept Mentions in Spanish [39.81302995670643]
  本研究は、医療エンティティリンクのための2相パイプラインを用いた新しいアプローチであるClinLinkerを提示する。 SapBERTベースのバイエンコーダに基づいており、その後クロスエンコーダで再ランクされ、スペインの医療概念に合わせた対照的な学習戦略に従って訓練されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T15:04:27Z)
• Knowledge-Infused Prompting: Assessing and Advancing Clinical Text Data Generation with Large Language Models [46.32860360019374]
  大規模言語モデル(LLM)はこの領域で有望だが、それらの直接的なデプロイはプライバシーの問題につながる可能性がある。 我々は,そのプロセスに知識を注入する,革新的で資源効率のよいアプローチであるClinGenを提案する。 7つのNLPタスクと16のデータセットを比較検討した結果,ClinGenはさまざまなタスクのパフォーマンスを継続的に向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T04:37:28Z)
• Development and validation of a natural language processing algorithm to pseudonymize documents in the context of a clinical data warehouse [53.797797404164946]
  この研究は、この領域でツールやリソースを共有する際に直面する困難を浮き彫りにしている。 臨床文献のコーパスを12種類に分類した。 私たちは、ディープラーニングモデルと手動ルールの結果をマージして、ハイブリッドシステムを構築します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T17:17:46Z)
• Cross-Lingual Knowledge Transfer for Clinical Phenotyping [55.92262310716537]
  本稿では,英語を使わないクリニックに対して,このタスクを実行するための言語間知識伝達戦略について検討する。 ギリシャ語とスペイン語のクリニックに対して,異なる臨床領域のクリニカルノートを活用して,これらの戦略を評価する。 以上の結果から,多言語データを用いることで,臨床表現型モデルが改善され,データの疎度を補うことが可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-03T08:33:21Z)
• Biomedical and Clinical Language Models for Spanish: On the Benefits of Domain-Specific Pretraining in a Mid-Resource Scenario [0.05277024349608833]
  本研究は, 異なる事前学習選択を実験することにより, スペイン語の生物医学的, 臨床的言語モデルを示す。 モデルをスクラッチからトレーニングするための十分な臨床データがないため,混合ドメイン事前訓練法とクロスドメイン移行法を適用し,優れたバイオクリニカルモデルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-08T12:12:07Z)
• Self-supervised Answer Retrieval on Clinical Notes [68.87777592015402]
  本稿では,ドメイン固有パスマッチングのためのトランスフォーマー言語モデルをトレーニングするためのルールベースのセルフスーパービジョンであるCAPRを紹介する。 目的をトランスフォーマーベースの4つのアーキテクチャ、コンテキスト文書ベクトル、ビ-、ポリエンコーダ、クロスエンコーダに適用する。 本稿では,ドメイン固有パスの検索において,CAPRが強いベースラインを上回り,ルールベースおよび人間ラベル付きパスを効果的に一般化することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-02T10:42:52Z)
• CREATe: Clinical Report Extraction and Annotation Technology [53.731999072534876]
  臨床症例報告は、特定の臨床症例の特異な側面を記述した記述である。 これらのレポートを注釈付け、インデックス付け、あるいはキュレートするエンドツーエンドシステムを開発する試みはない。 本稿では,新たな計算資源プラットフォームを提案し,臨床事例レポートの内容の抽出,索引付け,照会を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-28T16:50:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。