We propose a system to extract entities and relations from a set of clini- cal records in Italian based on two preced- ing works (Alicante et al., 2016b) and (Al- icante et al., 2016a). This approach does not require annotated data and is based on existing domain lexical resources and un- supervised machine learning techniques.
Proponiamo un sistema per e- strarre entita` e relazioni da un insieme di cartelle cliniche in Italiano basato su due precedenti lavori (Alicante et al., 2016b) e (Alicante et al., 2016a). Questo approc- cio non richiede dati annotati e si basa su risorse lessicali di dominio gia` esistenti e tecniche di apprendimento automatico senza supervisione.
Relation Mining from Clinical Records
Stefano Silvestri
2016
Abstract
We propose a system to extract entities and relations from a set of clini- cal records in Italian based on two preced- ing works (Alicante et al., 2016b) and (Al- icante et al., 2016a). This approach does not require annotated data and is based on existing domain lexical resources and un- supervised machine learning techniques.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.


