从序列到序列视角看非结构化临床文本的去标识化
计算与语言
2021-09-13 v2 密码学与安全
机器学习
摘要
在这项工作中，我们提出了一种用于非结构化临床文本去标识化的新问题表述。我们将去标识化问题表述为序列到序列学习问题，而非词元分类问题。我们的方法受到近期序列到序列学习模型在命名实体识别上取得最先进性能的启发。我们提出方法的早期实验在 i2b2 数据集上取得了 98.91% 的召回率。该性能可与当前非结构化临床文本去标识化的最先进模型相媲美。
引用
@article{arxiv.2108.07971,
title = {De-identification of Unstructured Clinical Texts from Sequence to Sequence Perspective},
author = {Md Monowar Anjum and Noman Mohammed and Xiaoqian Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.07971},
year = {2021}
}
备注
Accepted in Poster Track for ACM CCS 2021