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检索条件"主题词=Structural and co-occurrence embedding"

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详细简洁

排序：

A Large-Scale Hierarchical Structure Knowledge Enhanced Pre-training Framework for Automatic ICD coding 28th

A Large-Scale Hierarchical Structure Knowledge Enhanced Pre-...

引用

28th International conference on Neural Information Processing

作者： Wang, Shi Tang, Daniel Zhang, Luchen Chinese Acad Sci Inst Comp Technol Key Lab Intelligent Informat Proc Beijing Peoples R China Coordinat Ctr China Natl Comp Network Emergency Response Tech Team Beijing Peoples R China

ISBN: (纸本)9783030923099;9783030923105

ICD coding is usually considered as a multi-label prediction task, which assigns accurate multiple ICD codes to clinical texts. In this paper, we present a novel way of injecting prior knowledge of hierarchical structures into BERT (HieBERT) to predict ICD codes automatically. Hierarchical structures consist of code tree positions and code tree sequence LSTM embeddings. We generate them as hierarchical representations of ICD codes. Besides, we train a clinical BERT model on millions of clinical texts to capture contextual and co-occurrence information. Then, we propose an aligning method to map the hierarchical representations into BERT vector space. We implement HieBERT on a widely used dataset: MIMIC-III. And the experimental results indicate that our proposed model achieves great performance compared with previous works.

关键词： structural and co-occurrence embedding Automatic ICD coding Hierarchical BERT

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