Framsteg i neurala nätverk språkmodeller har visat att dessa modeller kan effektivt lära sig representationer av ord mening. I denna uppsats utforskar vi en variation av neurala språkmodeller som kan lära sig om begrepp tagna från strukturerade ontologier och extraherade från fritext, snarare än direkt från termer i fritext. Denna modell används för att mäta semantisk likhet mellan medicinska begrepp, en uppgift som är central för ett antal tekniker inom medicinsk informatik och informationshämtning. Modellen är byggd med två medicinska corpora (journal abstracts and patient records) och empiriskt validerad på två mark-truth-datauppsättningar av människobedömda konceptpar som bedömts av sjukvårdspersonal. Empiriskt korrelerar vårt tillvägagångssätt nära med experter på mänskliga bedömare (0,9) och överträffar ett antal toppmoderna riktmärken för medicinsk semantisk likhet. Den visade överlägsenheten hos denna modell för att tillhandahålla en effektiv semantisk likhetsåtgärd är lovande genom att detta kan leda till effektivitetsvinster för tekniker inom medicinsk informationshämtning och medicinsk informatik (t.ex., frågeexpansion och litteraturbaserad upptäckt).
De Vine m.fl. REF införde neurala nätverk språkmodeller för att mäta likheten mellan medicinska begrepp, och visade effektiviteten av den föreslagna metoden.
Medical Semantic Similarity with a Neural Language Model
{'venue': "CIKM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}