| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2020-12-14 |
| タイトル |
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タイトル |
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 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
テキスト処理 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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兵庫県立大学 大学院 工学研究科 |
| 著者所属 |
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兵庫県立大学 社会情報科学部 |
| 著者所属 |
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京都大学 大学院 薬学研究科 |
| 著者所属 |
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兵庫県立大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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兵庫県立大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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兵庫県立大学大学院工学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, University of Hyogo |
| 著者所属(英) |
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en |
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School of Social Information Science, University of Hyogo |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Pharmaceutical Science, Kyoto University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, University of Hyogo |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, University of Hyogo |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, University of Hyogo |
| 著者名 |
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
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| 著者名(英) |
Kyosuke, Yoshida Takayuki Yumoto
Shuji, Kaneko
Teijiro, Isokawa
Nobuyuki, Matsui
Naotake, Kamiura
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
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． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10112482 |
| 書誌情報 |
研究報告データベースシステム（DBS）
巻 2020-DBS-172,
号 4,
p. 1-6,
発行日 2020-12-14
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-871X |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-DBS20172004.pdf (1.7 MB)
