2024-03-28T20:09:04Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002089512023-04-27T10:00:04Z01164:01165:10301:10460
構文木情報と辞書情報を特徴量に用いたBi-LSTM-CRFによる医学論文からの未知用語の発見jpnテキスト処理http://id.nii.ac.jp/1001/00208849/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=208951&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2020 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.兵庫県立大学 大学院 工学研究科兵庫県立大学 社会情報科学部京都大学 大学院 薬学研究科兵庫県立大学大学院工学研究科兵庫県立大学大学院工学研究科兵庫県立大学大学院工学研究科吉田, 恭輔湯本, 高行金子, 周司礒川, 悌次郎松井, 伸之上浦, 尚武近年,医療や生命科学分野の急速な進歩により,大量の論文が出版されており,それに伴い新たな病名などが専門用語として新たに出現している.専門用語は分野の概念を端的に表しており,その自動抽出は新たな概念を理解する上で重要な役割を持つ.そこで本研究では,LSTM を拡張したモデルである Bi-LSTM-CRF に,構文情報と辞専門用語書の情報を特徴量として入力することで,専門用語の特徴を学習し,医学論文から未知用語を抽出する手法を提案する.AN10112482研究報告データベースシステム(DBS)2020-DBS-1724162020-12-142188-871x2020-12-11