从临床试验研究中提取事实性最小/最大年龄信息
计算与语言
2019-04-09 v1
摘要
人群年龄信息是临床试验的一项基本特征。本文聚焦于从临床研究论文中提取研究样本的最小与最大（min/max）年龄值。具体而言，我们探究使用神经网络问答模型来解决该信息提取任务。min/max 年龄问答模型在来自 ClinicalTrials.gov 的大量结构化临床研究记录上训练。对于每篇论文，基于从问答模型提取的多个最小与最大年龄值，我们预测研究样本的实际最小/最大年龄值并过滤掉非事实性年龄表述。在一个由 50 篇戒烟研究论文组成的标注数据集上评估时，我们的系统相较（i）基于段落检索的 IE 系统与（ii）基于 CRF 的系统大幅改善了结果。
引用
@article{arxiv.1904.03262,
title = {Extracting Factual Min/Max Age Information from Clinical Trial Studies},
author = {Yufang Hou and Debasis Ganguly and Lea A. Deleris and Francesca Bonin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.03262},
year = {2019}
}
备注
10 pages, accepted in ClinicalNLP2019