Unsupervised Context-Sensitive Spelling Correction of Clinical Free-Text with Word and Character N-Gram Embeddings Pieter Fivez, Simon Suster and Walter Daelemans Proceedings of the BioNLP 2017 workshop, pages 143–148. 文献紹介(2017/08/22) 自然言語処理研究室 小川 耀一朗 0
候補のランク付け l スペルミスの⽂脈の合成ベクトルと各置換候補のベクトル とのコサイン類似度を計算しランク付け 5 各置換候補のベクトルを作成 going point joint groin 2つのコサイン類似度を計算 最も類似度の⾼い置換候補で訂正 スペルミスの⽂脈単語(9 window size) の合成ベクトルを作成 “new central line lower extremity bypass with sob now [goint] to be intubated” / 9
実験設定 Ø MIMIC-lll[Johnson et al., 2016] l 医療⽂章のデータベース Ø 分散表現の学習 l fastText(Word2Vecの拡張)のskipgramモデルを使⽤ l MIMIC-lllコーパスから425M語を学習 Ø テストデータ l MIMIC-lllからスペルミス873事例を抽出・アノテート 6 / 9
実験結果 l Noisy channelでは⾼頻度の”point”を選択してしまう l 本⼿法では⽂脈情報を活⽤することで正解の”going”を選択する 8 点の⼤きさ:コーパス中の頻度 数字:コサイン類似度 "new central line lower extremity bypass with sob now [goint] to be intubated" / 9