深層学習による医療テキストからの固有表現抽出器の開発とその性能評価

抄録

医療テキストには，非文法的かつ断片化した表現が多く含まれるため利活用が進んで行われてこなかった．本研究では，文字ベースBi-LSTM-CRFにより，医療テキストから病名，症状名を抽出する事象認識器を提案し，その性能評価を行った．提案手法は事象認識（ER）と事実性判定（P/N分類）を同時に処理することで，医療テキストに記述される陽性，陰性の所見を独立した事象として抽出を行う．