| 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 |
AILABUD at the NTCIR-17 MedNLP-SC Task: Monolingual vs Multilingual Fine-tuning for ADE Classification |
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言語 |
en |
| 作成者 |
Beatrice Portelli
Alessandro Tremamunno
Simone Scaboro
Emmanuele Chersoni
Giuseppe Serra
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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 |
Named Entity Recognition |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Social Media |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Adverse Drug Event |
| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
The AILAB team participated in the Social Media subtask of the NTCIR-17 MedNLP-SC Task. This paper reports our approach to solving the problem and discusses the official results. The presented model performs binary classification of the tweets and, given an UMLS term, determines whether it is present as an ADE in the tweet. Due to this design, it does not need an intermediate ADE extraction step, and it can be extended to new UMLS terms currently not present in the text. The base model used in the experiments is multilingual SapBERT, which was fine-tuned in a monolingual and multilingual setting. The best results were achieved by training the model on multilingual data. |
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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 |
| 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 |
10.20736/0002001313 |
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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 |
13-NTCIR17-MEDNLP-PortelliB.pdf (1.2 MB)
