Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Przegląd Elektrotechniczny

1 2023

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: Drug Named Entity Recognition

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A hybrid drug named entity recognition framework for real time pubmed data using deep learning and text summarization techniques

Mathur T., Raimond Kumudha, Deepakanmani S.

Przegląd Elektrotechniczny

2023

R. 99, nr 8

106--109

Drug Named Entity Recognition (DNER) becomes indispensable for various medical relation extraction systems. Existing deep learning systems rely on the benchmark data for training as well as testing the model. However, it is very important to test on the real time data. In this research, we propose a hybrid DNER framework where we incorporate text summarization on real time data to create the test dataset. We have experimented with various text summarization techniques and found SciBERT model to give better results than other techniques.

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.