Unsupervised Medical Entity Recognition and Linking in Chinese Online Medical Text
المؤلفون المشاركون
Xu, Jing
Gan, Liang
Cheng, Mian
Wu, Quanyuan
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-04-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Online medical text is full of references to medical entities (MEs), which are valuable in many applications, including medical knowledge-based (KB) construction, decision support systems, and the treatment of diseases.
However, the diverse and ambiguous nature of the surface forms gives rise to a great difficulty for ME identification.
Many existing solutions have focused on supervised approaches, which are often task-dependent.
In other words, applying them to different kinds of corpora or identifying new entity categories requires major effort in data annotation and feature definition.
In this paper, we propose unMERL, an unsupervised framework for recognizing and linking medical entities mentioned in Chinese online medical text.
For ME recognition, unMERL first exploits a knowledge-driven approach to extract candidate entities from free text.
Then, the categories of the candidate entities are determined using a distributed semantic-based approach.
For ME linking, we propose a collaborative inference approach which takes full advantage of heterogenous entity knowledge and unstructured information in KB.
Experimental results on real corpora demonstrate significant benefits compared to recent approaches with respect to both ME recognition and linking.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Jing& Gan, Liang& Cheng, Mian& Wu, Quanyuan. 2018. Unsupervised Medical Entity Recognition and Linking in Chinese Online Medical Text. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187045
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Jing…[et al.]. Unsupervised Medical Entity Recognition and Linking in Chinese Online Medical Text. Journal of Healthcare Engineering No. 2018 (2018), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187045
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Jing& Gan, Liang& Cheng, Mian& Wu, Quanyuan. Unsupervised Medical Entity Recognition and Linking in Chinese Online Medical Text. Journal of Healthcare Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187045
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187045
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر