Adapting Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) to Assess Clinical Semantic Textual Similarity: Algorithm Development and Validation Study

BACKGROUND: Natural Language Understanding enables automatic extraction of relevant information from clinical text data, which are acquired every day in hospitals. In 2018, the language model Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) was introduced, generating new state-of-the-a...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:JMIR Med Inform
Hauptverfasser: Kades, Klaus, Sellner, Jan, Koehler, Gregor, Full, Peter M, Lai, T Y Emmy, Kleesiek, Jens, Maier-Hein, Klaus H
Format: Artigo
Sprache:Inglês
Veröffentlicht: JMIR Publications 2021
Schlagworte:
Original Paper
Online Zugang:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7889424/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33533728
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.2196/22795
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