I denna uppsats presenteras pågående forskning inom klinisk informationsutvinning. Detta arbete introducerar en ny genre av text som inte är välskrivna, buller benägna, ungrammatical och med mycket kryptiskt innehåll. En corpus av kliniska framsteg anteckningar dras form en Intensive Care Service har manuellt kommenteras med mer än 15000 kliniskt namngivna enheter i 11 enhetstyper. I detta dokument redogörs för de utmaningar som är förknippade med att skapa notationsschemat och för att erkänna och kommentera kliniska namngivna enheter. Uppgiften att ta fram information har till en början använt två metoder: ett regelbaserat system och ett maskininlärningssystem med villkorliga slumpmässiga fält (CRF). Olika egenskaper undersöks för att bedöma samspelet mellan funktionsuppsättningar och övervakade inlärningsmetoder för att fastställa den kombination som är bäst lämpad för denna datauppsättning. De regelbaserade systemen och CRF-systemen uppnådde ett F-värde på 64,12 % respektive 81,48 %.
Wang REF beskriver namngiven enhet extraktion med regler och en maskininlärning metod med "villkorliga slumpmässiga fält.
Annotating and Recognising Named Entities in Clinical Notes
{'venue': 'ACL-IJCNLP: Student Research Workshop papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}