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我们描述了两个针对临床文本的任务:命名实体识别(任务 1)和模板槽填充(任务 2)。这两个任务利用 ShARe 语料库中的注释,该语料库包含带有注释的临床记录,提及的疾病以及它们对医学术语和八个附加属性的规范化。这两个任务的目的是确定临床命名实体识别方面的进展,并确定疾病模板槽填充的最新技术。任务 2 包含两个子任务:根据黄金标准疾病跨度进行模板槽填充(任务 2a)以及端到端疾病跨度识别和模板槽填充(任务 2b)。对于任务 1(疾病跨度检测和规范化),有 16 支队伍参加。最佳系统的严格 F1 得分为 75.7,准确率为 78.3,召回率为 73.2。对于任务 2a(给定黄金标准无序跨度的模板槽填充),有六支队伍参与。最佳系统的槽填充综合总体加权准确率为 88.6。对于任务 2b(无序识别和模板槽填充),有九支队伍参与。最佳系统的综合宽松 F(跨度检测)和总体加权准确率为 80.8。

SemEval-2015 任务 14:临床文本分析

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