Detta dokument presenterar ett naturligt språkbehandlingssystem (NLP) som utformades för att delta i 2014 i2b2 de-identification utmaning. Utmaningen syftar till att identifiera och klassificera sju huvudkategorier av skyddad hälsoinformation (PHI) och 25 tillhörande underkategorier. En hybridmodell föreslogs som kombinerar maskininlärningstekniker med nyckelordsbaserade och regelbaserade metoder för att hantera komplexiteten i PHI-kategorier. Våra föreslagna metoder utnyttjar en rik uppsättning språkliga funktioner, både syntaktiska och ord ytorienterade, som ytterligare berikas av uppgiftsspecifika funktioner och mönster för reguljära uttryck för att karakterisera semantiken i olika PHI-kategorier. Vårt system uppnådde lovande noggrannhet på testdata för utmaningar med ett totalt mikrogenomsnittligt F-mått på 93,6%, vilket var vinnaren av denna avidentifierande utmaning.
Yang och Garibaldi REF föreslog ett hybridsystem bestående av en CRF och regler med ordböcker och reguljära uttryck.
Automatic detection of protected health information from clinic narratives
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}