Automatiskt erkännande av medicinska begrepp som nämns i sociala mediemeddelanden (t.ex. tweets) möjliggör flera tillämpningar för att förbättra hälsokvaliteten hos människor i ett samhälle, t.ex. realtidsövervakning av infektionssjukdomar hos befolkningen. Skillnaderna mellan det språk som används i sociala medier och medicinska ontologier utgör dock en stor utmaning. Befintliga studier hanterar denna utmaning genom att använda tekniker, såsom lexikal term matchning och statistisk maskinöversättning. I detta arbete hanterar vi det medicinska konceptet normalisering på semantisk nivå. Vi undersöker användningen av neurala nätverk för att lära sig övergången mellan lekmannaspråk som används i sociala medier meddelanden och formella medicinska språk som används i beskrivningarna av medicinska begrepp i en standard ontologi. Vi utvärderar våra strategier med hjälp av tre olika dataset, där sociala mediers texter extraheras från Twitter-meddelanden och blogginlägg. Våra experimentella resultat visar att våra föreslagna strategier avsevärt och konsekvent överträffar befintliga effektiva baslinjer, som uppnådde toppmodern prestanda på flera medicinska koncept normalisering uppgifter, med upp till 44%.
REF har använt CADEC för normalisering av medicinska begrepp.
Normalising Medical Concepts in Social Media Texts by Learning Semantic Representation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}