Mål En övervakad maskininlärningsmetod för att upptäcka samband mellan medicinska problem, behandlingar och tester som nämns i elektroniska journaler. Material och metoder En enda Support Vector Machine (SVM) klassificerare användes för att identifiera samband mellan begrepp och tilldela deras semantiska typ. Flera resurser som Wikipedia, WordNet, General Inquirer, och en relation likhet metriska informera klassificeraren. Resultat De tekniker som rapporteras i detta papper utvärderades i 2010 i2b2 Challenge och fick den högsta F1 poäng för förhållandet extraktion uppgift. När guldstandarddata för begrepp och påståenden fanns tillgängliga var F1 73,7, precisionen 72,0 och återkallandet var 75.3. F1 definieras som 2*Precision*Återkalla/(Precision+Återkalla). Alternativt, när begrepp och påståenden upptäcktes automatiskt vi få en F1-poäng 48,4, precision var 57,6, och minns var 41,7. Diskussion Även om en rik uppsättning funktioner utvecklades för de klassificerare som presenteras i denna uppsats, föga kunskap gruvdrift utfördes från medicinska ontologier som de som finns i UMLS [1]. Framtida studier bör innehålla inslag från sådana kunskapskällor, som vi förväntar oss att ytterligare förbättra resultaten. Dessutom behandlades varje relations upptäckt på ett oberoende sätt. En gemensam klassificering av förbindelserna kan ytterligare förbättra resultatens kvalitet. På samma sätt kan gemensam inlärning av upptäckten av begrepp, påståenden och relationer också förbättra resultaten av automatisk relationsextraktion. Slutsats Lexiska och kontextuella drag visade sig vara mycket viktiga i förhållande till utdrag ur medicinska texter. När de inte är tillgängliga för klassificeringen minskar F1-poängen med 3,7%. Dessutom bidrar egenskaper som bygger på likhet till en minskning med 1,1 % när de inte är tillgängliga. BAKGRUND OCH BETYDELSE
En stöd Vector Machine (SVM) föreslogs i REF för relationsextraktion.
Automatic extraction of relations between medical concepts in clinical texts
{'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']}