TensorFlowを使った機械学習を論文抽出に適用、ヒントは大学入試問題対策の裏ワザ

これを行ったのは、東京共済病院腎臓高血圧内科部長、東京医科歯科大学臨床教授などを務める神田英一郎氏。日本腎臓学会の組織した委員会による、慢性腎臓病（CKD）をテーマとした「エビデンスに基づくCKD診療ガイドライン2018」（未出版）の作成に関わった。その作成プロセスにおいて、論文スクリーニング作業の負担が重いことから、機械学習の活用を思い付き、「第3のスクリーニング担当者」を生み出した。 以下では、同氏の説明に基づき、これを紹介する。 「心の折れる作業」をどう軽減できるか 医療の世界では、「EBM（Evidence Based Medicine）」への取り組みが進められてきた。EBMとは、「医療行為は最新、最良の科学的根拠に基づいて行うべき」という考え方だ。診療ガイドラインは、EBM推進の観点から、臨床現場での意思決定における判断材料の1つとして利用することを目的とした文書で、各専門分野の

[fufufukakaka]

これ別にディープの必要なくない？

[knok]

確かに頻度ベースならDNNでやる必要性が薄い気がする。訓練データ100というのも過学習してそう

[psfactory]

TensorFlowを使った機械学習を論文抽出に適用、ヒントは大学入試問題対策の裏ワザ：ディープラーニングでテキストマイニング - ＠IT

[miwat-hide14]

TensorFlow

[nentaro]

形態素解析して語句の頻度順でまとめれば良いのでは？

[y___u]

いきなりDNNでやってもいいくらいお手軽な手法になってきたってことかな(他の手法や過学習の話は置いといて)

[forhatebuid]

TensorFlow

[call_me_nots]

自然言語処理の活用例

[sakidatsumono]

査読側に売れそう