Core Concepts
専門分野向けのツールとデータセットの重要性を強調する。
Abstract
1. 背景と目的:
医療NLPにおける固有名詞認識(NER)の重要性。
韓国語向けオープンソース医療NERデータセットの不足。
2. KBMCデータ構築:
ChatGPTを使用してKBMCを構築。
疾患名、身体部位、治療法に対応するエンティティをアノテート。
3. データ適用:
Naver NERデータセットと結合し、一般および医療エンティティの性能を比較。
4. KBMC適用評価:
KBMC導入により医療NERパフォーマンスが向上。
MedSpaCyでのKBMC使用による優れた結果。
Quotes
"KBMCは韓国語向け初めてのオープンソースバイオメディカルNERデータセットです。"
"KBMCは言語モデルが医学的エンティティを検出・分類できるトレーニンググラウンドを提供します。"