May, 2020
医疗本体注意事项：针对临床抽象摘要的内容选择
Attend to Medical Ontologies: Content Selection for Clinical Abstractive
Summarization
TL;DR将本体术语引入到seq2seq网络中，以解决临床摘要生成中内容选择的问题。在MIMIC-CXR和OpenI两个公开临床数据集上实验，结果表明我们的模型在Rouge评估中得分显著提高（提升: 2.9% RG-1, 2.5% RG-2, 1.9% RG-L）。