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Medical Information Extraction in the Age of Deep Learning

机译:深度学习时代的医疗信息提取

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摘要

: We survey recent developments in medical Information Extraction (IE) as reported in the literature from the past three years. Our focus is on the fundamental methodological paradigm shift from standard Machine Learning (ML) techniques to Deep Neural Networks (DNNs). We describe applications of this new paradigm concentrating on two basic IE tasks, named entity recognition and relation extraction, for two selected semantic classes—diseases and drugs (or medications)—and relations between them.
机译::我们在过去三年中报告的医学信息提取(即)的最新发展中调查了最近的发展。我们的重点是从标准机器学习(ML)技术转向深神经网络(DNN)的基本方法。我们描述了这种新的范式集中在两个基本IE任务,命名实体识别和关系提取的应用,对于两种选定的语义课程 - 疾病和药物(或药物) - 以及它们之间的关系。

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