MedCATTrainer：具备主动学习与特定研究用例定制的生物医学自由文本标注界面
人机交互
2023-02-28 v1 计算与语言
机器学习
摘要
我们提出MedCATTrainer，一个用于构建、改进和定制给定生物医学领域文本命名实体识别与链接（NER+L）模型的界面。NER+L常被用作从临床文本中获取价值的第一步。由于需要专业领域知识，收集用于训练模型的标注数据十分困难。MedCATTrainer提供一个交互式Web界面，通过主动学习检视并改进底层NER+L模型已识别的实体。用于临床研究的数据二次利用通常具有任务和情境特定的标准。MedCATTrainer提供进一步的界面，用于定义并收集面向研究者特定用例的监督学习训练数据。初步结果表明，我们的方法能够高效且准确地收集特定研究用例的训练数据。
引用
@article{arxiv.1907.07322,
title = {MedCATTrainer: A Biomedical Free Text Annotation Interface with Active Learning and Research Use Case Specific Customisation},
author = {Thomas Searle and Zeljko Kraljevic and Rebecca Bendayan and Daniel Bean and Richard Dobson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.07322},
year = {2023}
}