Bakgrund Temporal information detektion system har utvecklats av Mayo Clinic för 2012 i2b2 Natural Language Processing Challenge. Syfte Att konstruera automatiserade system för EVENT/ TIMEX3- extraktion och tidslänk (TLINK) identifiering från klinisk text. Material och metoder I2b2-arrangörerna tillhandahöll 190 kommenterade urladdningssammanfattningar som träningsset och 120 urladdningssammanfattningar som testset. Vårt Event system använde en villkorlig slumpmässig fältklassificering med en mängd olika funktioner inklusive lexisk information, naturliga språkelement, och medicinsk ontologi. TIMEX3-systemet använde en regelbaserad metod med hjälp av regelbunden uttrycksmönster matchning och systematisk resonemang för att bestämma normaliserade värden. TLINK-systemet använde både regelbaserat resonemang och maskininlärning. Alla tre systemen byggdes i ett ramverk för Apache Unstructured Information Management Architecture. Resultat Vårt TIMEX3-system gjorde det bästa (F-mått på 0,900, värdenoggrannhet 0,731) bland utmaningsteamen. Händelsesystemet gav ett F-mått på 0,870, och TLINK-systemet ett F-mått på 0,537. Slutsatser Vårt TIMEX3-system visade god förmåga för regelmässiga uttrycksregler att extrahera och normalisera tidsinformation. Händelse- och TLINK-system för maskininlärning krävde väldefinierade funktioner för att prestera bra. Vi skulle också kunna utnyttja expertkunskap som en del av maskininlärningsfunktionerna för att ytterligare förbättra TLINK-identifieringsprestandan.
Sohn m.fl. rapporterade en hybrid metod för att upptäcka tidsinformation med hjälp av reguljära uttryck matchning och matchning lärande REF.
Comprehensive temporal information detection from clinical text: medical events, time, and TLINK identification
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}