Semantic tagging of French medical entities using distant learning
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/106207
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2015
EditorCEUR-WS.org
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this paper we present a semantic tagger aiming to detect relevant entities in French medical documents and tagging them with their appropriate semantic class. These experiments has been carried out
in the framework of CLEF2015 eHealth contest that proposes a tagset
of ten classes from UMLS taxonomy. The system presented uses a set
of binary classifiers, and a combination mechanisms for combining the
results of the classifiers. Learning the classifiers is performed using two
widely used knowledge source, one domain restricted and the other is a domain independent resource.
CitacióCotik, V., Rodríguez, H., Vivaldi, J. Semantic tagging of French medical entities using distant learning. A: Conference and Labs of the Evaluation Forum. "Working Notes of CLEF 2015: Conference and Labs of the Evaluation forum: Toulouse, France, September 8-11, 2015". CEUR-WS.org, 2015, p. 1-14.
ISSN1613-0073
Versió de l'editorhttp://ceur-ws.org/Vol-1391/93-CR.pdf
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
93-CR.pdf | 285,3Kb | Visualitza/Obre |