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首页> Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA> Extracting entities with attributes in clinical text via joint deep learning.

Extracting entities with attributes in clinical text via joint deep learning.

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第一作者： Xue,Shi
第一单位： Department of Computer Science, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China.
作者： Xue,Shi [1] ; Yingping,Yi [2] ; Ying,Xiong [1] ; Buzhou,Tang [3] ; Qingcai,Chen [1] ; Xiaolong,Wang [1] ; Zongcheng,Ji [4] ; Yaoyun,Zhang [4] ; Hua,Xu [4]
作者单位： Department of Computer Science, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China. [1] Department of Science and Education, The Second Affiliated Hospital of Nanchang University, Nanchang, China. [2] Department of Computer Science, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China.;Peng Cheng Laboratory. [3] School of Biomedical Informatics, The University of Texas Health Science Center at Houston, Houston, Texas, USA. [4]
关键词 clinical entity or attribute recognitionclinical entity-attribute relation extractionjoint deep learning
医学主题词 数据挖掘(Data Mining);电子健康病历(Electronic Health Records);人类(Humans);自然语言处理(Natural Language Processing)
DOI 10.1093/jamia/ocz158
PMID 31550346
发布时间 2021-02-16
提交
  • 浏览6
Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA

Journal of the American Medical Informatics Association

2019年26卷12期

1584-1591页

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