基于卷积神经网络的临床文本医学关系分类
计算与语言
2018-05-18 v1
摘要
关系分类的深度学习研究在通用领域已取得稳健性能。本研究提出一种具有多池化操作的卷积神经网络（CNN）架构，用于临床记录上的医学关系分类，并探索了带有类别级约束矩阵的损失函数。使用2010年i2b2/VA关系语料的实验表明，这些不依赖任何外部特征的模型优于以往的单模型方法，且我们的最佳模型与现有的基于集成的方法具有竞争力。
引用
@article{arxiv.1805.06665,
title = {Classifying medical relations in clinical text via convolutional neural networks},
author = {Bin He and Yi Guan and Rui Dai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.06665},
year = {2018}
}
备注
Accepted by Artificial Intelligence In Medicine