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Erschienen in:
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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Learning-Based Approach to Combine Medical Annotation Results

(Short Paper)

verfasst von : Victor Christen, Ying-Chi Lin, Anika Groß, Silvio Domingos Cardoso, Cédric Pruski, Marcos Da Silveira, Erhard Rahm

Erschienen in: Data Integration in the Life Sciences

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

There exist many tools to annotate mentions of medical entities in documents with concepts from biomedical ontologies. To improve the overall quality of the annotation process, we propose the use of machine learning to combine the results of different annotation tools. We comparatively evaluate the results of the machine-learning based approach with the results of the single tools and a simpler set-based result combination.

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Metadaten
Titel
A Learning-Based Approach to Combine Medical Annotation Results
verfasst von
Victor Christen
Ying-Chi Lin
Anika Groß
Silvio Domingos Cardoso
Cédric Pruski
Marcos Da Silveira
Erhard Rahm
Copyright-Jahr
2019
Buch
Data Integration in the Life Sciences

Print ISBN: 978-3-030-06015-2

Electronic ISBN: 978-3-030-06016-9

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-06016-9_13