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基于章节命名实体和注意力模型的 ICD 编码改进
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文介绍了一种新的自动ICD编码方法，使用了基于Transformer的文本编码模型，并探索了将基本编码模型调整为Longformer或将文本分成块处理的方法。实验结果显示，该方法在ICD编码方面优于当前最先进的模型，并且标签嵌入有助于提高性能。该方法还导致适当校准的分类结果，可用于下游任务如数量化。
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关键要点
- 该论文介绍了一种新颖的自动ICD编码方法，结合了多个相关思想。
- 采用基于Transformer的文本编码模型，针对冗长的临床叙述进行了调整。
- 探索了将基本编码模型调整为Longformer或将文本分块处理的方法。
- 实验结果表明，该方法在ICD编码方面优于当前最先进的模型。
- 标签嵌入机制显著提高了编码性能。
- 该方法产生的分类结果经过适当校准，可用于下游任务如数量化。
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