Vi presenterar ett NLP-system som klassificerar påståendet typ av medicinska problem i kliniska anteckningar som används för den fjärde i2b2/VA Challenge. Vår klassificering använder en mängd olika språkliga funktioner, inklusive lexical, syntaktic, lexicosyntactic, och kontextuella funktioner. För att övervinna en extremt obalanserad fördelning av påståenden i datamängden inriktade vi våra ansträngningar på att lägga till funktioner specifikt för att förbättra prestandan för minoritetsklasser. Som ett resultat av detta nådde vårt system 94,17 % mikrogenomsnittliga och 79,76 % makrogenomsnittliga F1-åtgärder, och visade betydande återkallningsvinster för minoritetsklasserna.
Kim och Al. REF införde ytterligare funktioner genom att fokusera på att förbättra minoritetsklassernas resultat.
Improving Classification of Medical Assertions in Clinical Notes
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}