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임상자연어처리 연구 동향 원문보기

정보과학회지 = Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, v.35 no.5 = no.336, 2017년, pp.20 - 26  

성동형 (성균관대학교) ,  이병기 (삼성서울병원)

초록이 없습니다.

AI 본문요약
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제안 방법

  • cTAKES는 그림 1과 같이 다양한 자연어처리 도구들을 하나의 파이프라인에서 자유롭게 조합하여 사용할 수 있다. 시스템은 학습 코퍼스로 Mayo Clinic의 데이터와 그 밖의 다른 데이터를 사용하여 sentence detection, tokenization 등의 단계에서 사용되는 모델을 학습시켰다. 그리고도 메인 지식으로 UMLS를 활용하여 NER look-up 프로세스에 적용하였다.
  • 이 프로젝트는 임상자연어처리에서 생길 수 있는 주요 문제들(de-identification, parsing, mapping 등)을 도출하였고, 임상 텍스트에 기술된 정보와 의료 용어를 잘 나타낼 수 있는 구조를 제시하였다. 이 시스템에서 사용된 방법론과 아키텍처는 다른 많은 임상자연어처리 시스템에 상당한 영향을 끼쳤다.

이론/모형

  • 시스템은 학습 코퍼스로 Mayo Clinic의 데이터와 그 밖의 다른 데이터를 사용하여 sentence detection, tokenization 등의 단계에서 사용되는 모델을 학습시켰다. 그리고도 메인 지식으로 UMLS를 활용하여 NER look-up 프로세스에 적용하였다.
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참고문헌 (23)

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