Numer: 08/2023 Str. 106
Autorzy: Mathu T. , Kumudha Raimond , Deepakanmani S. :
Tytuł: Hybrydowa struktura rozpoznawania jednostek o nazwie lek dla publikowanych danych w czasie rzeczywistym przy użyciu technik głębokiego uczenia się i streszczania tekstu
Streszczenie: Rozpoznawanie jednostek o nazwie leku (DNER) staje się nieodzowny dla innych systemów ekstrakcji relacji medycznych. Istniejące systemy głębokiego uczenia się opierają się na danych porównawczych zarówno podczas szkolenia, jak i testowania modelu. Jednak bardzo ważne jest, aby testować dane w czasie rzeczywistym. W tym badaniu proponujemy hybrydową strukturę DNER, w której uwzględniamy podsumowanie tekstu na danych w czasie rzeczywistym w celu utworzenia zestawu danych testowych. Eksperymentowaliśmy z różnymi technikami podsumowania tekstu i stwierdziliśmy, że model BERT daje lepsze wyniki niż inne techniki.
Słowa kluczowe: Rozpoznawanie jednostek o nazwie leku, głęboka nauka, podsumowanie tekstu, BERT