Bakgrund: Namngiven enhet erkännande (NER) är en viktig uppgift i klinisk naturlig språkbehandling (NLP) forskning. Maskininlärning (ML) baserade NER metoder har visat god prestanda i att känna igen enheter i klinisk text. Algoritmer och egenskaper är två viktiga faktorer som i hög grad påverkar prestandan hos ML-baserade NER-system. Villkorliga Random Fields (CRF), en sekventiell märkning algoritm, och Support Vector Machines (SVMs), som bygger på stor marginal teori, är två typiska maskininlärning algoritmer som har varit allmänt tillämpade på kliniska NER uppgifter. För funktioner har syntaktisk och semantisk information om sammanhangsord ofta använts i kliniska NER-system. Strukturstöd Vector Machines (SSVMs), en algoritm som kombinerar fördelarna med både CRFs och SVMs, och ord representation funktioner, som innehåller ordnivå back-off information över stora omärkta corpus av oövervakade algoritmer, har inte undersökts i stor utsträckning för klinisk textbehandling. Det primära målet med denna studie är därför att utvärdera användningen av SSVM och ordrepresentationsfunktioner i kliniska NER-uppgifter. Metoder: I denna studie utvecklade vi SSVMs-baserade NER-system för att känna igen kliniska enheter i sjukhusurladdningssammanfattningar, med hjälp av datauppsättningen från konceptet extration uppgift i 2010 i2b2 NLP utmaning. Vi jämförde prestandan hos CRF:er och SSVMs-baserade NER-klassificerare med samma funktionsuppsättningar. Dessutom tog vi fram två olika typer av ordrepresentationsfunktioner (klusterbaserade representationsfunktioner och distributionsrepresentationsfunktioner) och integrerade dem med SSVMs-baserade kliniska NER-system. Vi rapporterade sedan prestanda för SSVM-baserade NER-system med olika typer av ord representation funktioner. Resultat och diskussion: Med hjälp av samma utbildning (N = 27,837) och test (N = 45,009) uppsättningar i utmaningen, visade vår utvärdering att SSVMs-baserade NER-system uppnådde bättre prestanda än CRFs-baserade system för klinisk enhetsigenkänning, när samma funktioner användes. Båda typerna av ordrepresentationsfunktioner (klusterbaserade och distributions representationer) förbättrade prestandan hos ML-baserade NER-system. Genom att kombinera två olika typer av ord representation funktioner tillsammans med SSVMs, vårt system uppnådde en högsta F-mått på 85,82%, vilket överträffade det bästa systemet rapporterade i utmaningen med 0,6%. Våra resultat visar att SSVMs är en stor potentiell algoritm för klinisk NLP-forskning, och båda typerna av oövervakade ord representation funktioner är fördelaktigt för kliniska NER uppgifter.
Efterföljande forskning genom REF visade att klusterbildning och fördelningsord representation funktioner uppnått en högre F 1 poäng på 85,8 %.
Recognizing clinical entities in hospital discharge summaries using Structural Support Vector Machines with word representation features
{'venue': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'journal': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}