Mål: Att bygga en omfattande corpus som täcker syntaktiska och semantiska annoteringar av kinesiska kliniska texter med motsvarande annotering riktlinjer och metoder samt att utveckla verktyg utbildade på kommenterade corpus, som tillhandahåller baslinjer för forskning om kinesiska texter inom det kliniska området. Material och metoder: En iterativ annoteringsmetod föreslogs för att utbilda annoterare och utveckla riktlinjer för annotering. Sedan, genom att använda annotering kvalitetssäkring åtgärder, en omfattande corpus byggdes, som innehåller noteringar av del-of-tal (POS) taggar, syntaktiska taggar, enheter, påståenden, och relationer. Inter-annotator-avtalet (IAA) beräknades för att utvärdera notationskvaliteten och ett kinesiskt system för klinisk textbehandling och informationsextraktion (CCTPIES) utvecklades baserat på vår kommenterade corpus. Resultat: Syntaktisk corpus består av 138 kinesiska kliniska dokument med 47,424 tokens och 2553 fulla parsing träd, medan semantiska corpus innehåller 992 dokument som kommenterade 39.511 enheter med sina påståenden och 7695 relationer. IAA-utvärderingen visar att denna omfattande corpus är av god kvalitet och att systemmodulerna är effektiva. Diskussion: Den kommenterade corpus ger ett betydande bidrag till naturligt språk bearbetning (NLP) forskning om kinesiska texter inom det kliniska området. Men denna corpus har ett antal begränsningar. Vissa ytterligare typer av klinisk text bör införas för att förbättra corpus täckning och aktiva inlärningsmetoder bör användas för att främja annotering effektivitet. Slutsatser: I denna studie föreslogs flera rekommendationer och en notationsmetod för kinesiska kliniska texter, och en omfattande corpus med sina NLP-moduler konstruerades, vilket gav en grund för ytterligare studier av tillämpningen av NLP-tekniker på kinesiska texter inom det kliniska området.
Han och Al. REF studerade corpus-konstruktionen av kinesiska kliniska texter.
Building a comprehensive syntactic and semantic corpus of Chinese clinical texts
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}