Unsupervised Pseudo-Labeling for Extractive Summarization on Electronic Health Records

[namakemono]

#	##
論文リンク	https://arxiv.org/abs/1811.08040v3
著者	Xiangan Liu, Keyang Xu, Pengtao Xie, Eric Xing
投稿日時	2018-11-20
コード

概要

抽出要約は、医師が電子健康記録（EHR）をより適切に管理し、要約するために非常に役立ちます。しかしながら、教師付きモデルの訓練は疾患特異的な医学的背景を必要とし、従って非常に高価である。我々は、擬似ラベルを生成し、外部注釈なしで教師付きモデルを訓練するために複数のEHR間の固有の相関関係をどのように利用するかを研究した。実際の患者データに関する実験は、我々のモデルが患者にとって重大な疾患特異的情報を要約するのに有効であることを実証している。