著者

荒牧 英治 若宮 翔子 矢野 憲 永井 宥之 岡久 太郎 伊藤 薫

出版者

一般社団法人 言語処理学会

雑誌

自然言語処理 (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.25, no.1, pp.119-152, 2018-02-15 (Released:2018-05-15)

参考文献数

15

被引用文献数

3 9

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高度な人工知能研究のためには,その材料となるデータが必須となる.医療,特に臨床に関わる分野において,人工知能研究の材料となるデータは主に自然言語文を含む電子カルテである.このようなデータを最大限に利用するには,自然言語処理による情報抽出が必須であり,同時に,情報抽出技術を開発するためのコーパスが必要となる.本コーパスの特徴は,45,000 テキストという我々の知る限りもっとも大規模なデータを構築した点と,単に用語のアノテーションや用語の標準化を行っただけでなく,当該の疾患が実際に患者に生じたかどうかという事実性をアノテーションした点の 2 点である.本稿では病名や症状のアノテーションを対象に,この医療コーパス開発についてその詳細を述べる.人工知能研究のための医療コーパス開発について病名や症状のアノテーションを中心にその詳細を述べる.本稿の構成は以下の通りである.まず,アノテーションの基準について,例を交えながら,概念の定義について述べる.次に,実際にアノテーターが作業した際の一致率などの指標を算出し,アノテーションのフィージビリティについて述べる.最後に,構築したコーパスを用いた病名抽出システムについて報告する.本稿のアノテーション仕様は,様々な医療テキストや医療表現をアノテーションする際の参考となるであろう.