内容説明
１．自然言語処理で利用される、統計的手法、機械学習手法などを広く扱う。２．情報検索、テキスト要約などと並ぶ、自然言語処理の応用を扱う。３．処理対象が新しい自然言語処理を扱う。４．自然言語処理の要素技術を扱う。
目次
１ 医療情報の利活用とは
２ 利用可能なリソース・ツール
３ 病院内テキスト
４ パブリックデータ：公開テキストの医療言語処理
５ プライベートデータ：患者テキストの医療言語処理
６ これからの医療言語処理研究
著者等紹介
奥村学［オクムラマナブ］
１９８４年東京工業大学工学部情報工学科卒業。１９８９年東京工業大学大学院博士課程修了（情報工学専攻）。工学博士。東京工業大学助手。１９９２年北陸先端科学技術大学院大学助教授。２０００年東京工業大学助教授。２００７年東京工業大学准教授。２００９年東京工業大学教授
荒牧英治［アラマキエイジ］
２０００年京都大学総合人間学部基礎科学科卒業。２００２年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了（知能情報学専攻）。２００５年東京大学大学院情報理工系研究科博士課程修了（電子情報学専攻）。博士（情報理工学）。東京大学医学部附属病院特任助教。２００８年東京大学知の構造化センター特任講師。２０１１年京都大学デザイン学ユニット特定准教授。２０１５年奈良先端科学技術大学院大学。特任准教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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or1ko
1
医療分野の言語処理が知れる。匿名性、多数の病名、医療記録などテキスト、医療活動中に記載されるテキストのタイポなどが記憶に残る。医療そのもののテキストは膨大にあるが、特定の病気や薬品を利用したテキスト自体はさほど量があるわけでないため、対象文書だけでは解くことが難しそうな問題だと感じた。2021/07/03
Y / N
0
同シリーズ第1巻「自然言語処理のための機械学習入門」を終えてから，2冊目として買いました。 医療言語処理の第一人者としてご活躍中の，NAISTの荒巻先生が書かれた本です。 医療言語処理はまだ発展途上で人材不足の分野ですが，現在利用できる辞書，オントロジー，コーパスなどの言語資源や，現在課題になっているタスクなどについてよくまとまっており，医療言語処理の現状を一望することができます。 私の知る限り類書のほとんどない分野なので，とてもおすすめです。2018/12/19
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