PubMed PICO元素检测代码
这是引入的PICO元素检测代码
抽象的
成功的循证医学(EBM)应用程序依赖于通过分析大型医学文献数据库来回答临床问题。 为了提出明确的,有针对性的临床问题,广泛使用了称为PICO的框架,该框架可识别给定医学文本中属于以下四个部分的句子:参与者/问题(P),干预(I),比较(C)和结果(O)。 在这项工作中,我们提出了一个基于长期短期记忆(LSTM)神经网络的模型来自动检测PICO元素。 通过对给定文本中的后续句子进行联合分类,与几种强大的基线模型相比,我们在PICO元素分类上获得了最新的结果。 我们还将公开整理的数据作为基准数据集,以便社区可以从中受益。
如何使用
首先定义单词嵌入文件,数据文件和输出文件的路径,这些文件在文件model/config.py中定义。 可以在线下载。
然后运行下面的命令来编译原始数据
python build_d
评论0
最新资源