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命名实体認識(NER)は臨床から関心のあるエンティティ(例えば、疾患名、薬剤名)を抽出する

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NLP,Health,Health Conditions,Model Comparison,Statistical Analysis,Artificial Intelligence Classification

問題の説明臨床研究では、臨床記述に文書化された患者の詳細な情報が必要とされることが多い。名前付き......

Data Structure ? 249.01M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    問題の説明

    臨床研究では、臨床記述に詳細に記録された患者の情報がしばしば必要とされます。固有表現抽出(NER)は、臨床記述から関心のあるエンティティ(例えば、疾患名、薬品名、検査名など)を抽出するための基本的な自然言語処理(NLP)タスクであり、臨床研究やトランスレーショナルリサーチをサポートするために行われます。臨床ノートは、豊富で詳細な医療情報を描き出しているため、臨床研究やその他の医療業務に重要な情報を引き出すために、より詳細に分析されています。

    このチャレンジでは、トレーニングセットの30000の文書に対するラベル付けされたエンティティ(疾患)が与えられた上で、ハッカーに対して、テストセットに含まれる20000の段落/文書からすべての疾患名を抽出することを求めます。

    例えば、以下は臨床報告の文です。

    我々は、単一点レーザードップラー血流計(LDF)とレーザースペックルコントラスト解析(LSCI)によって評価された閉塞後反応性充血(PORH)の日間再現性を比較しました。

    与えられた文では、反応性充血(太字)が疾患/適応症というタイプの固有表現です。


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