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【NLP】推荐一些NER的英文数据集
PER(人员)，LOC(位置)，ORG(组织)和MISC(其他，包括所有其他类型的实体) https://www.clips.uantwerpen.be/conll2003/ner/ 4 2010 I2B2 2010 I2B2 NER任务考虑了临床数据，重点关注临床问题、测试和治疗实体类型 https://www.i2b2.org/NLP/Relations/ 5 DDIExtraction2013（
2.2K10发布于 2020-10-19 - 来自专栏深度学习自然语言处理
医疗NLP相关数据集整理
The 2012 informatics for integrating biology and the bedside (i2b2) project temporal relations challenge corpus (in short, i2b2 temporal corpus) (29, 30): It contains 310 de-identified discharge summaries
11.9K126发布于 2020-09-22 - 来自专栏新智元
清华姚班90后学霸、MIT博士吴佳俊即将加入斯坦福任助理教授
最初，他的研究方向是自然语言处理，与MSRA的研究员合作，他参与的 “病历共指消解系统” 在由 MIT 举办的集成生物学及内部信息挑战赛（I2b2 Challenge）上取得第一，参与撰写的 2 篇论文也先后发表
2.2K80发布于 2019-08-20 - 来自专栏Sentieon：文献解读
Sentieon项目文章 | 儿童罕见病队列研究：整合研究与临床基因组学计划
系统通过经验证的ETL过程从EDC获取并迁移表型信息到GORdb，同时将去标识化的结构化EHR数据加载到整合生物学与临床信息学(i2b2)星型模式中，包含诊断、药物、程序等多维度临床数据。
22710编辑于 2025-07-02 - 来自专栏深度学习自然语言处理
他大三就在顶刊发文并被邀成为审稿人：我只是比要求的多做一点
最初，他的研究方向是自然语言处理，通过与有丰富经验的学者合作，他参与研究的“病历共指消解系统”在由MIT举办的集成生物学及内部信息挑战赛（I2b2 Challenge）上取得第一，参与撰写的2篇论文也先后发表
66620发布于 2019-06-19 - 来自专栏DrugOne
Exp. Mol. Med.｜生物和化学领域大模型全景综述
对于生物医学方面，大型语料库如PubMed、PubMed Central(PMC)，以及临床数据集如MIMIC-Ⅲ、eICU和i2b2，使模型能够学习领域特定语言和临床推理模式。
40211编辑于 2025-12-17 - 来自专栏Java
《BERT基础教程：Transformer大模型实战》读书笔记
与疾病相关的实体，可以使用以下数据集：NCBI2010 i2b2/VABC5CDR对于与药物/化学品相关的实体，可以使用以下数据集：BC5CDRBC4CHEMD对于与基因相关的实体，可以使用以下数据集：
85310编辑于 2024-09-26 - 来自专栏自然语言处理
信息抽取领域关键Benchmark方法：分类体系
逻辑系统支持跨句推理 1.3 方法分析 代表性工作： FastContext（EMNLP 2020）：采用有限状态 transducer 级联架构，在临床文本中实现： 创新点：动态规则优先级调度算法 性能：在i2b2
69210编辑于 2025-07-12 - 来自专栏arXiv每日学术速递
自然语言处理学术速递[8.19]
我们提出的方法的早期实验在i2b2数据集上实现了98.91%的召回率。此性能与当前非结构化临床文本去识别的最先进模型相当。 Early experimentation of our proposed approach achieved 98.91% recall rate on i2b2 dataset.
54010发布于 2021-08-24 - 来自专栏自然语言处理
信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK
低资源与跨领域迁移突破 少样本学习机制革新推动资源效率提升： 元知识蒸馏：COPNER在医疗域（I2B2’14）仅1-shot即达64.3 F1，超基线9.2点 跨模态增强：PCBERT用字形拼音多模态在中文低资源
61810编辑于 2025-07-12 - 来自专栏AI科技评论
EMNLP 2018 详尽参会见闻
Anusri Pampari、Preethi Raghavan、Jennifer Liang 和 Jian Peng 作者利用来自 i2b2 数据集的专家临床记录注释。
97220发布于 2018-12-07 - 来自专栏arXiv每日学术速递
机器学习学术速递[8.19]
我们提出的方法的早期实验在i2b2数据集上实现了98.91%的召回率。此性能与当前非结构化临床文本去识别的最先进模型相当。 Early experimentation of our proposed approach achieved 98.91% recall rate on i2b2 dataset.
1.7K30发布于 2021-08-24
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