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【2h】

Towards Generalizable Entity-Centric Clinical Coreference Resolution

机译：迈向可推广的以实体为中心的临床共诊解决方案

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ObjectiveThis work investigates the problem of clinical coreference resolution in a model that explicitly tracks entities, and aims to measure the performance of that model in both traditional in-domain train/test splits and cross-domain experiments that measure the generalizability of learned models.

机译：目的这项工作研究了在明确跟踪实体的模型中临床共指解析的问题，旨在在传统域内训练/测试拆分和跨域实验中测量该模型的性能，以测量学习模型的可推广性。

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期刊名称 other
作者
Timothy Miller; Dmitriy Dligach; Steven Bethard; Chen Lin; Guergana Savova;
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作者单位

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年(卷),期 -1(69),-1
年度 -1
页码 251–258
总页数 22
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Coreference clinical NLP portability generalizability machine learning;

机译：共指;临床NLP;可移植性;通用性;机器学习;

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专利

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