Казанский (Приволжский) федеральный университет, КФУ
КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
 
MULTIPLE FEATURES FOR CLINICAL RELATION EXTRACTION: A MACHINE LEARNING APPROACH
Форма представленияСтатьи в зарубежных журналах и сборниках
Год публикации2020
Языканглийский
  • Алимова Ильсеяр Салимовна, автор
  • Тутубалина Елена Викторовна, автор
  • Библиографическое описание на языке оригинала Alimova I, Tutubalina E., Multiple features for clinical relation extraction: A machine learning approach//Journal of Biomedical Informatics. - 2020. - Vol.103, Is.. - Art. № 103382.
    Ключевые слова Relation extraction, Electronic health records, Natural language processing, Machine learning, Clinical data, Features, MADE corpus, n2c2 corpus
    Название журнала Journal of Biomedical Informatics
    URL https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85079558624&doi=10.1016%2fj.jbi.2020.103382&partnerID=40&md5=f4c92a675a4d6fa6bd4074024ea0467c
    Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку https://repository.kpfu.ru/?p_id=248250

    Полная запись метаданных