Under de senaste åren har insamling av relevant information från biomedicinska och kliniska texter såsom forskningsartiklar, sammanfattningar av utsläpp eller elektroniska patientjournaler varit föremål för många forskningsinsatser och gemensamma utmaningar. Relationsextraktion är processen för att upptäcka och klassificera det semantiska förhållandet mellan enheter i en viss text. Befintliga modeller för denna uppgift inom biomedicinsk domän använder antingen manuellt konstruerade funktioner eller kärnmetoder för att skapa funktionsvektorn. Dessa egenskaper matas sedan till klassificering för förutsägelsen av den rätta klassen. Det visar sig att resultaten av dessa metoder i hög grad är beroende av kvaliteten på användardesignade funktioner och också lider av dimensionalitetens förbannelse. I detta arbete fokuserar vi på att extrahera relationer från kliniska urladdningssammanfattningar. Vårt huvudsakliga mål är att utnyttja kraften i konvolution neurala nätverk (CNN) för att lära sig funktioner automatiskt och därmed minska beroendet av manuell funktionsteknik. Vi utvärderar prestanda av den föreslagna modellen på i2b2-2010 klinisk relation extraktion utmaning dataset. Våra resultat indikerar att konvolutionens neurala nätverk kan vara en bra modell för relationsnoggrannhet i klinisk text utan att vara beroende av expertens kunskap om att definiera kvalitetsegenskaper.
Ref relationsextraktionssystem som används Convolutional Neural Network (CNN) för att lära sig funktioner automatiskt och minska bördan av manuell funktionsextraktion.
Relation extraction from clinical texts using domain invariant convolutional neural network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}