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  1. カンファレンス等
  2. NTCIR
  3. 18th (2024-2025)

UOM at the NTCIR-18 RadNLP Task

https://doi.org/10.20736/0002002072
https://doi.org/10.20736/0002002072
dbd52a74-a7f4-43a5-a69d-0ed9bfe6a824
名前 / ファイル ライセンス アクション
12-NTCIR18-RADNLP-OyewusiW.pdf 12-NTCIR18-RADNLP-OyewusiW.pdf (897.4 KB)
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 2025-06-06
タイトル
タイトル UOM at the NTCIR-18 RadNLP Task
言語 en
作成者 Wuraola Oyewusi

× Wuraola Oyewusi

en Wuraola Oyewusi

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Eliana Vasquez Osorio

× Eliana Vasquez Osorio

en Eliana Vasquez Osorio

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Gareth Price

× Gareth Price

en Gareth Price

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Goran Nenadic

× Goran Nenadic

en Goran Nenadic

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内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The RadNLP 2024 (Natural Language Processing for Radiology) shared task at the international conference NTCIR-18 (English track) focuses on document classification for lung cancer staging, aiming to automatically determine the stage (i.e., the degree of progression) of lung cancer from radiology reports. Our approach involved data preprocessing, stratified data augmentation, and fine-tuning RadBERT—a transformer model pre-trained on radiology-specific text. We employed back-translation for data augmentation and 5-fold cross-validation to improve model robustness and address class imbalance. The results demonstrated that data augmentation significantly improved validation performance, with T accuracy increasing from 39.39% to 94.05% during K-fold validation and reaching 100% on the task validation set. However, a substantial performance gap was observed on the task test set, with joint accuracy dropping from 96.3% on the task validation set to 12.35%. This highlights challenges in model generalization due to limited dataset diversity and domain-specific language variability. This report details our methodology, results, and discusses the challenges encountered, highlighting the need for further research to improve the robustness and generalizability of automated lung cancer staging from limited radiology reports.
言語 en
出版者
出版者 NII Institutional Repository
言語 en
日付
日付 2025-06-06
日付タイプ Issued
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
ID登録
ID登録 10.20736/0002002072
ID登録タイプ JaLC
関連情報
関連タイプ isReferencedBy
識別子タイプ URI
関連識別子 https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-18/index.html
言語 en
関連名称 NTCIR-18 Conference
開始ページ
開始ページ none
会議記述
会議名 NTCIR-18 Conference
言語 en
回次 18
主催機関 National Institute of Informatics
言語 en
開始年 2025
開始月 6
開始日 10
終了年 2025
終了月 6
終了日 13
開催期間 June 10-13, 2025
言語 en
開催会場 National Institute of Informatics
言語 en
開催国 JPN
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Ver.1 2025-06-04 08:02:08.610806
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