Mar, 2023

应用无监督关键词方法于从出院记录中提取出的概念

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TL;DR在这项研究中，使用临床自然语言处理技术解决了识别和映射标准术语的问题。提出了一种用于提取临床文本中关键概念的 TF-IDF 快捷方法，并使用基于 transformer 的模型设计了两种下游任务，结果表明 SciBERT 模型在结合提出的方法时具有优越性，并为临床笔记的关键短语提取提供了洞察。
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发现论文，激发创造
  • 文档级编码的临床概念提取

    通过将抽取的概念作为特征或标签，加以利用或学习，以期提高文档级别的临床编码任务的性能，但结果未取得较大的性能提升，探讨可能的原因和未来的研究方向。

    Jun, 2019

  • 可解释神经网络无监督关键词提取

    本文提出了一种基于预测文档主题的显著性测量方法 INSPECT，用于自动提取关键短语，取代了需要领域专业知识的启发式短语重要性聚类或图中心性方法，并在科学出版物和新闻文章两个领域的四个数据集中取得了最先进的无监督关键短语提取结果。

    Mar, 2022

  • 二阶段联邦表型分类和患者表征学习

    我们开发了一种基于联邦自然语言处理的方法，能够利用来自不同医院或诊所的临床笔记，改进特定临床任务的质量，并促进整个医疗保健系统的知识进步。这是联邦机器学习在临床自然语言处理中的第一次应用。

    Aug, 2019

  • 基于上下文词嵌入的临床概念抽取

    本研究提出一个基于领域特定词汇上下文嵌入的临床问题、治疗和测试自动标注临床笔记的模型，使用上下文嵌入模型训练一个双向 LSTM-CRF 模型用于临床概念提取，并在 I2B2 2010 挑战数据集上进行了测试，最终性能优于现有模型 3.4%。

    Oct, 2018

  • 科学出版物分类方案中的无监督关键词提取和聚类

    本文研究如何使用自动化方法提取科学文献中的关键词和短语，包括集成评分、语义网络和聚类等技术，并在 “可解释的人工智能” 领域的文献数据集上进行了评估。结果表明，集成评分可以提高关键词提取性能，基于 ConceptNet 语义网络的词嵌入具有类似于上下文化词嵌入的性能，但前者计算效率更高。最后，以术语为级别的语义关键词聚类可以将相似的术语组合在一起，适合用于构建分类方案。

    Jan, 2021

  • 书写习惯和特定用语分析：利用子语言嵌入技术分析临床病历中的概念使用模式

    本文介绍了一种基于概念嵌入的医疗文档类型的语义差异刻画方法，通过训练概念嵌入，能够在消除嵌入噪声的同时，度量概念使用上的差异，从而实现对文档集合的语义特征的探索。

    Oct, 2019

  • 使用众包，轻量级过滤和共指归一化对新闻故事进行主题关键短语的监督提取

    本文研究了使用信号词、Freebase 类别等语义特征和预处理步骤来提高自动关键词抽取的准确性，实验结果表明，浅层的语义特征、新闻类别、修辞信号是提高性能的最主要因素，并且将 Freebase 子类别与预处理结合使用，可略微提高性能。

    Jun, 2013

  • 临床实体提取机器学习的稳健基准测试

    本研究运用新的注释框架拟定临床实体抽取的评估标准，并发现现有的医学词汇一致性、数据标签限制、评估技术瓶颈等问题仍需要解决，因此提出了解决方案来推动临床实体识别和标准化的发展。

    Jul, 2020

  • 利用自然语言处理对网络风险临床注释进行分类

    该研究旨在找到评估临床笔记网络风险的有效方法。通过使用不同的分类器开发几个模型，发现 SVM 分类器使用 Word2Vec 特征的最大 F1 分数为 0.792，可用于识别可能包含敏感信息的区域，并用于提高临床笔记完全去识别的识别。

    Mar, 2022

  • 利用医疗概念丰富无监督用户嵌入

    本研究提出了一种概念感知的无监督用户嵌入方法，结合来自 MIMIC-III 和 Diabetes 两个临床语料库的文本文档和医学概念，用于疾病诊断和病人特征研究等领域，实验证明该方法的性能明显优于现有的无监督方法。

    Mar, 2022