Metoder som bygger på djupt lärande har nyligen uppnått toppmoderna resultat i en rad maskininlärningsuppgifter och tillämpas i allt högre grad på bearbetning av naturligt språk (NLP). Trots starka resultat i olika etablerade NLP-uppgifter som omfattar allmänna domäntexter, finns det bara begränsat arbete med att tillämpa dessa modeller på biomedicinsk NLP. I detta dokument överväger vi en Convolutional Neural Network (CNN) metod för biomedicinsk textklassificering. Utvärdering med hjälp av en nyligen införd datauppsättning för cancerdomäner som omfattar kategorisering av dokument enligt de väletablerade kännetecknen för cancer visar att en grundläggande CNN-modell kan uppnå en prestandanivå som är konkurrenskraftig med en Support Vector Machine (SVM) utbildad med hjälp av komplexa manuellt konstruerade funktioner optimerade för uppgiften. Vi visar vidare att enkla modifieringar av CNN-hyperparametrar, initiering och utbildningsprocess gör det möjligt för modellen att framför allt överträffa SVM, genom att etablera en ny toppmoderna resultat vid denna uppgift. Vi gör alla resurser och verktyg som införs i denna studie tillgängliga under öppna licenser från https://cambridgeltl.github.io/cancer-hallmark-cnn/.
CNN tillämpades också på den biomedicinska domänen textklassificering för att identifiera kännetecknen för cancer i samband med publicering abstracts REF.
Cancer Hallmark Text Classification Using Convolutional Neural Networks
{'venue': 'BioTxtM@COLING 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}