Motiverad av behovet av att automatisera medicinsk information utvinning från fritext radiologiska rapporter, presenterar vi en dubbelriktad lång tidsminne (BiLSTM) neurala nätverk arkitektur för modellering av radiologiskt språk. Modellen har använts för att behandla två NLP-uppgifter: medicinsk namngiven-enhetsigenkänning (NER) och negation detektion. Vi undersöker om inlärning av flera typer av ordinbäddningar förbättrar BiLSTM:s prestanda på dessa uppgifter. Med hjälp av en stor uppsättning av bröströntgenrapporter jämför vi den föreslagna modellen med ett baslinjeordboksbaserat NER-system och ett negationssystem som utnyttjar de handgjorda reglerna för NegEx-algoritmen och de grammatiska relationer som erhålls från Stanford Dependency Parser. Jämfört med dessa mer traditionella regelbaserade system hävdar vi att BiLSTM erbjuder ett starkt alternativ för båda våra uppgifter.
REF föreslog att man skulle använda en återkommande neural nätverksarkitektur för att modellera det radiologiska språket för att lösa de medicinskt namngivna enhetsigenkännings- och negationsdetekteringsuppgifterna på radiologirapporter.
Modelling Radiological Language with Bidirectional Long Short-Term Memory Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}