Handgjorda funktioner baserade på språk- och domänkunskap spelar en avgörande roll när det gäller att fastställa prestandan hos system för erkännande av sjukdomsnamn. Sådana metoder begränsas ytterligare av omfattningen av dessa egenskaper eller med andra ord deras förmåga att täcka sammanhang eller ordberoenden inom en mening. I detta arbete fokuserar vi på att minska sådana beroenden och föreslår en domäninvariant ram för uppgiften att identifiera sjukdomsnamn. I synnerhet föreslår vi olika modeller av recidiverande neurala nätverk (RNN) för uppgifter som sjukdomsnamnigenkänning och deras klassificering i fyra fördefinierade kategorier. Vi använder också konvolution neurala nätverk (CNN) i kaskad av RNN för att få karaktär-baserade inbyggda funktioner och använda det med ord-inbäddade funktioner i vår modell. Vi jämför våra modeller med de senaste resultaten för de två uppgifterna om NCBIs sjukdomsdata. Våra resultat för sjukdomen nämner erkännande uppgift indikerar att state-of-the-art prestanda kan uppnås utan att förlita sig på funktionsteknik. Vidare fick de föreslagna modellerna bättre resultat när det gäller klassificeringen av sjukdomsnamn.
Sunil och Ashish REF utformade en RNN-modell för Disease-NER med Convolution Neural Network för att representera teckeninbäddningar och dubbelriktade LSTM för ordinbäddningar.
Recurrent neural network models for disease name recognition using domain invariant features
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}