| 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 |
2022-06-14 |
| タイトル |
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タイトル |
NTTD at the NTCIR-16 Real-MedNLP Task |
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言語 |
en |
| 作成者 |
Shuai Shao
Gongye Jin
Daisuke Satoh
Yuji Nomura
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| 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 NTTD team participated in the Subtask1-CR-JA and Subtask1-RR-JA subtasks of the NTCIR-16 Real-MedNLP Task. This paper reports our approach to solving the NER (named entity recognition) problem when dealing with limited labeled medical documents. The documents are real Case-Report and Radiographic-Report data in Japanese. We first applied out recently developed annotation inconsistency detection tool to detect and correct inappropriate labels within the given training data. Then we applied data augmentation methods to create additional labeled data and combined the original and additional data as training data of our model. In this task, we fine-tuned Flair by the forementioned training data and acquired the results. |
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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 |
2022-06-14 |
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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 |
10.20736/0002002304 |
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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-16/index.html |
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言語 |
en |
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関連名称 |
NTCIR-16 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-16 Conference |
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言語 |
en |
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回次 |
16 |
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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 |
2022 |
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開始月 |
6 |
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開始日 |
14 |
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終了年 |
2022 |
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終了月 |
6 |
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終了日 |
17 |
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開催期間 |
June 14-17, 2022 |
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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 |
10-NTCIR16-MEDNLP-ShaoS.pdf (495.6 KB)
