Перевод названия: PROBLEM OF NAMED ENTITY RECOGNITION FOR CLINICAL TEXT
Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Системы управления, информационные технологии и математическое моделирование; Омск; Омск
Год издания: 2023
Ключевые слова: named entity recognition, hidden Markov models, Viterbi algorithm, neural networks, распознавание именованных сущностей, скрытые марковские модели, алгоритм Витерби, нейронные сети
Аннотация: Задача распознавания именованных сущностей особенно актуальна для клинических текстов, так как в них содержится важная медицинская информация, которую необходимо анализировать и использовать при лечении других пациентов. В медицинских учреждениях в историях болезни пациентов описывается большое количество информации, зачастую в слаПоказать полностьюбоструктурированном виде, о ходе лечения, о использованных методах лечения и их результатах. Целью работы является исследование и реализация методов предобработки клинических текстов, разработка программного обеспечения для разметки клинических текстов, распознавания именованных сущностей и структуризации клинического текста в виде таблиц объект-признак. The problem of named entity recognition is especially relevant for clinical texts, since they contain important medical information that needs to be analyzed and used in the treatment of other patients. In medical institutions, patients' medical histories describe a large amount of information, often in a weakly structured form, about the course of treatment, about the methods of treatment used and their results. The aim of the work is to study and implement methods of preprocessing clinical texts, develop software for marking up clinical texts, recognizing named entities and structuring clinical text in the form of object-attribute tables.
Журнал: Системы управления, информационные технологии и математическое моделирование
Номера страниц: 107-114
Место издания: Омск
Издатель: Омский государственный технический университет