@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00208951,
 author = {吉田, 恭輔 and 湯本, 高行 and 金子, 周司 and 礒川, 悌次郎 and 松井, 伸之 and 上浦, 尚武 and Kyosuke, Yoshida  Takayuki Yumoto and Shuji, Kaneko and Teijiro, Isokawa and Nobuyuki, Matsui and Naotake, Kamiura},
 issue = {4},
 month = {Dec},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2020}
}