| アイテムタイプ |
デフォルトアイテムタイプ（フル）(1) |
| 公開日 |
2023-12-12 |
| タイトル |
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タイトル |
NAISTSOCRR at the NTCIR-17 MedNLP-SC Radiology Report Subtask |
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言語 |
en |
| 作成者 |
Takuya Fukushima
Yuka Otsuki
Shuntaro Yada
Shoko Wakamiya
Eiji Aramaki
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| 主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Medical Natural Language Processing |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Case Reports |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Radiography Reports |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Case Identification |
| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
This paper describes how we tackled the Medical Natural Language Processing for Radiology Report TNM staging (RR-TNM) Subtask as participants of NTCIR17. The RR-TNM Subtask is a MedNLP-SC original task to classify radiology reports under multiple criteria. We introduced three different methods based on pre-trained language models (PLMs), including a medical-specific model. Notably, our combination approach, utilizing JMedRoBERTa (manbyo-wordpiece) for label T, Tohoku-BERT-v3 for label N, and UTH-BERT for label M, achieved an accuracy of 0.3704 on the test data. This performance was the highest among all participants, emphasizing the effectiveness of our strategy. |
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言語 |
en |
| 出版者 |
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出版者 |
NII Institutional Repository |
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言語 |
en |
| 日付 |
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日付 |
2023-12-12 |
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日付タイプ |
Issued |
| 日付 |
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日付 |
2023-08-30 |
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日付タイプ |
Updated |
| 言語 |
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言語 |
eng |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.20736/0002001285 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| 関連情報 |
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関連タイプ |
isReferencedBy |
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識別子タイプ |
URI |
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関連識別子 |
https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-17/index.html |
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言語 |
en |
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関連名称 |
NTCIR-17 Conference |
| 開始ページ |
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開始ページ |
none |
| 会議記述 |
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会議名 |
NTCIR-17 Conference |
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言語 |
en |
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回次 |
17 |
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主催機関 |
National Institute of Informatics |
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言語 |
en |
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開始年 |
2023 |
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開始月 |
12 |
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開始日 |
12 |
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終了年 |
2023 |
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終了月 |
12 |
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終了日 |
15 |
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開催期間 |
December 12-15, 2023 |
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言語 |
en |
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開催会場 |
National Institute of Informatics |
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言語 |
en |
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開催国 |
JPN |
05-NTCIR17-MEDNLP-FukushimaT.pdf (707 KB)
