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  1. 02 情報科学
  2. 02 国際会議論文

QA-based Event Start-Points Ordering for Clinical Temporal Relation Annotation

http://hdl.handle.net/10061/0002000996
http://hdl.handle.net/10061/0002000996
a4d9e6de-92f6-4671-8d3f-f2392ecd6fae
アイテムタイプ 会議発表論文 / Conference Paper(1)
公開日 2025-06-12
タイトル
タイトル QA-based Event Start-Points Ordering for Clinical Temporal Relation Annotation
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 Temporal Relation Annotation
キーワード
主題Scheme Other
主題 Clinical Domain
キーワード
主題Scheme Other
主題 Annotation Method
キーワード
主題Scheme Other
主題 Collaborative Annotation
資源タイプ
資源タイプ conference paper
アクセス権
アクセス権 open access
著者 Shimizu, Seiji

× Shimizu, Seiji

en Shimizu, Seiji

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Pereira, Lis

× Pereira, Lis

en Pereira, Lis

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矢田, 竣太郎

× 矢田, 竣太郎

ja 矢田, 竣太郎

ja-Kana ヤダ, シュンタロウ

en Yada, Shuntaro

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荒牧, 英治

× 荒牧, 英治

ja 荒牧, 英治

ja-Kana アラマキ, エイジ

en Aramaki, Eiji

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Temporal relation annotation in the clinical domain is crucial yet challenging due to its workload and the medical expertise required. In this paper, we propose a novel annotation method that integrates event start-points ordering and question-answering (QA) as the annotation format. By focusing only on two points on a timeline, start-points ordering reduces ambiguity and simplifies the relation set to be considered during annotation. QA as annotation recasts temporal relation annotation into a reading comprehension task, allowing annotators to use natural language instead of the formalisms commonly adopted in temporal relation annotation. Based on our method, most of the relations in a document are inferable from a significantly smaller number of explicitly annotated relations, showing the efficiency of our proposed method. Using these inferred relations, we develop a temporal relation classification model that achieves a 0.72 F1 score. Also, by decomposing the annotation process into QA generation and QA validation, our method enables collaboration among medical experts and non-experts. We obtained high inter-annotator agreement (IAA) scores, which indicate the positive prospect of such collaboration in the annotation process. Our annotated corpus, annotation tool, and trained model are publicly available: https://github.com/seiji-shimizu/qa-start-ordering.
書誌情報 en : Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024)

p. 13371-13381, ページ数 11, 発行日 2024-05-24
会議情報
会議名 LREC-COLING 2024
主催機関 ELRA Language Resources Association (ELRA), International Committee on Computational Linguistics (ICCL)
開始年 2024
開始月 05
開始日 20
終了年 2024
終了月 05
終了日 25
開催期間 2024-05-20 - 2024-05-25
開催会場 Lingotto Conference Centre
開催地 Torino, Italia
開催国 ITA
出版者
出版者 ELRA and ICCL
出版者版URI
関連タイプ isReplacedBy
識別子タイプ URI
関連識別子 https://aclanthology.org/2024.lrec-main.1171/
権利
権利情報Resource https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
権利情報 $00A92024 ELRA Language Resource Association: CC BY-NC 4.0
著者版フラグ
出版タイプ NA
助成情報
助成機関名 JST CREST
研究課題番号 JPMJCR22N1
研究課題名 リアルワールドテキスト処理の深化によるデータ駆動型探薬
助成情報
助成機関名 NCGM
研究課題番号 JPJ012425
研究課題名 Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program (SIP) on
“Integrated Health Care System”
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Ver.1 2025-06-12 00:58:36.806473
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