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Lessons Learned from the Usability Evaluation of a Simulated Patient Dialogue System
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In: ISSN: 0148-5598 ; EISSN: 1573-689X ; Journal of Medical Systems ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03452553 ; Journal of Medical Systems, Springer Verlag (Germany), 2021, 45 (7), ⟨10.1007/s10916-021-01737-4⟩ (2021)
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A clinical trials corpus annotated with UMLS entities to enhance the access to evidence-based medicine
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A clinical trials corpus annotated with UMLS entities to enhance the access to evidence-based medicine
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In: BMC Med Inform Decis Mak (2021)
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Designing a virtual patient dialogue system based on terminology-rich resources: Challenges and evaluation
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Designing a virtual patient dialogue system based on terminology-rich resources: challenges and evaluation
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In: ISSN: 1351-3249 ; EISSN: 1469-8110 ; Natural Language Engineering ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02358021 ; Natural Language Engineering, Cambridge University Press (CUP), 2019, pp.1-38 (2019)
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Biomedical Term Extraction: NLP Techniques in Computational Medicine
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Biomedical Term Extraction: NLP Techniques in Computational Medicine
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Collecting and POS-tagging a lexical resource of Japanese biomedical terms from a corpus ; Recogida y etiquetado morfológico de un lexicón de términos biomédicos en japonés a partir de corpus
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Abstract:
El artículo resume el proceso de recopilación de un lexicón de términos biomédicos en japonés etiquetados morfológicamente. En primer lugar se han considerado para esta tarea las características morfosintácticas del japonés así como el origen y formación de los términos médicos en esta lengua. Posteriormente la lista se ha recopilado utilizando el corpus japonés MultiMedica, las etiquetas especiales de un etiquetador morfológico y varios diccionarios médicos especializados. Para el siguiente proceso de etiquetado se han considerado tres etiquetadores japoneses (ChaSen, Mecab, Juman), de los cuales se ha escogido este último. Una vez etiquetado, se ha corregido el problema de la sobresegmentación de los términos japoneses y se han simplificado las etiquetas para el propósito de nuestra tarea. Este recurso es la base para la creación de un extractor de términos médicos en japonés. ; The following paper explains the methodology followed for the creation of a morphologically tagged medical lexicon in Japanese. In order to build this medical resource we have taken into account the morphosyntactic characteristics of the language as well as the origins and formation of the medical terms. Following this, we have compiled a list using the Japanese MutiMedica corpus, special tags from a POS tagger, and several specialised medical dictionaries. After considering three different taggers (ChaSen, Mecab, Juman) we finally chose Juman for the tagging of the lexicon. The problem of the oversegmentation of the language was then corrected and the tags have been normalised. This resource is the base component for the creation of a medical term extractor.
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Keyword:
Análisis morfológico; Filología; Japonés; Recurso léxico; Terminología médica
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URL: http://hdl.handle.net/10486/669609
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Errores léxicos en el español oral no nativo: análisis de la interlengua basado en corpus ; Lexical errors in non-native oral Spanish: a corpus-based error analysis
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Campillos Llanos, Leonardo. - : Universidad de Alicante. Departamento de Filología Española, Lingüística General y Teoría de la Literatura, 2014
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Collecting and POS-tagging a lexical resource of Japanese biomedical terms from a corpus ; Recogida y etiquetado morfológico de un lexicón de términos biomédicos en japonés a partir de corpus
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