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医療情報学における対象構造を考慮した学習アルゴリズムの研究

医学信息学中考虑目标结构的学习算法研究

基本信息

批准号：
18J23259
负责人：
磯颯
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Nara Institute of Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-25 至 2021-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18J23259/
关键词：
自然言語処理言語生成文法ソーシャルメディア

项目摘要

当該年度は，自然言語処理分野における最難関国際会議であるACLに，主著の論文が2本Long Paperとして採択されるなど，一定の成果が得られた．まず，ACL2019に採択された研究は，Data-to-text 生成タスクと呼ばれる，非言語情報を入力として，その入力を説明するような自然言語を自動生成するタスクのうち，長文の生成タスクに取り組み，入力情報から重要な情報を正しく生成しつつ，既存のニューラルネットワークを用いたモデルよりも流暢な文を生成することに成功した．また，ACL2020に採択された研究は，入力の非言語情報を参照しながら，テキストを編集，改訂する新タスクの提案と，そのタスクに適した新たなモデルを提案した．同研究は，申請者がByteDance AI Researchに半年間滞在し得られた成果である．さらに，タグ付き言語モデルによる，擬似データを用いた病名抽出モデルの構築を行った．外部に公開することの難しいタグ付き電子カルテデータを用いて，タグ付き言語モデルの学習を行い，擬似学習データを生成し，その擬似学習データのみから，病名抽出モデルが実用的な精度で学習できることを確認した．

During the year, the most difficult international conference on natural speech processing was held, and the main papers were 2 Long Papers and some achievements were obtained. In addition, ACL2019 research has been conducted on Data-to-text generation, non-verbal information generation, natural speech generation, long text generation, group selection, input information generation, important information generation, existing text generation, non-verbal information generation, and smooth text generation. ACL2020 is a collection of non-verbal information that is used as a reference for new proposals. ByteDance AI Research has been delayed for half a year. In this paper, the author introduces the structure of the model, and analyzes the structure of the model. The external environment is open to the public, and it is difficult to extract information from the electronic environment. The external environment is open to the public, and it is difficult to extract information from the electronic environment. The external environment is open to the public. The external environment is open to the public.