使用 Transformer 语言模型的患者队列检索
信息检索
2020-09-14 v1 计算与语言
摘要
我们应用基于深度学习的语言模型到患者队列检索(CR)任务上,旨在评估其效能。CR 任务要求根据给定的查询从电子健康记录(EHRs)中提取相关文档。鉴于文档检索领域的近期进展,我们将 CR 任务映射为文档检索任务,并应用为通用领域任务实现的多种深度神经模型。在本文中,我们提出了一种使用神经语言模型检索患者队列的框架,无需显式特征工程和领域专业知识。我们发现,我们的多数模型在各种评价指标上优于 BM25 基线方法。
引用
@article{arxiv.2009.05121,
title = {Patient Cohort Retrieval using Transformer Language Models},
author = {Sarvesh Soni and Kirk Roberts},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.05121},
year = {2020}
}
备注
Accepted at the AMIA Annual Symposium 2020