Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:liu-192025" >
Classifying Implant...
Classifying Implant-Bearing Patients via their Medical Histories: a Pre-Study on Swedish EMRs with Semi-Supervised GAN-BERT
-
- Danielsson, Bengt (författare)
- Linköpings universitet,Fysik, elektroteknik och matematik,Tekniska fakulteten
-
- Santini, Marina (författare)
- RISE Res Inst Sweden, Sweden
-
- Lundberg, Peter (författare)
- Linköpings universitet,Avdelningen för diagnostik och specialistmedicin,Medicinska fakulteten,Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV,Region Östergötland, Medicinsk strålningsfysik
-
visa fler...
-
- Al-Abasse, Yosef (författare)
- Linköpings universitet,Avdelningen för diagnostik och specialistmedicin,Medicinska fakulteten,Region Östergötland, Medicinsk strålningsfysik
-
- Jönsson, Arne (författare)
- Linköpings universitet,Interaktiva och kognitiva system,Tekniska fakulteten
-
- Eneling, Emma (författare)
- Linköpings universitet,Avdelningen för medicinsk teknik,Tekniska fakulteten,Technology Assessment, Testing and Innovation
-
- Stridsman, Magnus (författare)
- Linköpings universitet,Avdelningen för medicinsk teknik,Tekniska fakulteten,Technology Assessment, Testing and Innovation
-
visa färre...
-
(creator_code:org_t)
- EUROPEAN LANGUAGE RESOURCES ASSOC-ELRA, 2022
- 2022
- Engelska.
-
Ingår i: LREC 2022: THIRTEEN INTERNATIONAL CONFERENCE ON LANGUAGE RESOURCES AND EVALUATION. - : EUROPEAN LANGUAGE RESOURCES ASSOC-ELRA. - 9791095546726 ; , s. 5428-5435
- Relaterad länk:
-
https://aclanthology...
-
visa fler...
-
https://urn.kb.se/re...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- In this paper, we compare the performance of two BERT-based text classifiers whose task is to classify patients (more precisely, their medical histories) as having or not having implant(s) in their body. One classifier is a fully-supervised BERT classifier. The other one is a semi-supervised GAN-BERT classifier. Both models are compared against a fully-supervised SVM classifier. Since fully-supervised classification is expensive in terms of data annotation, with the experiments presented in this paper, we investigate whether we can achieve a competitive performance with a semi-supervised classifier based only on a small amount of annotated data. Results are promising and show that the semi-supervised classifier has a competitive performance when compared with the fully-supervised classifier.
Ämnesord
- NATURVETENSKAP -- Data- och informationsvetenskap -- Annan data- och informationsvetenskap (hsv//swe)
- NATURAL SCIENCES -- Computer and Information Sciences -- Other Computer and Information Science (hsv//eng)
Nyckelord
- text classification; BERT; GAN-BERT; electronic medical records; EMR; clinical text mining
Publikations- och innehållstyp
- ref (ämneskategori)
- kon (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas