Detección de entidades nombradas en textos de reportes de imágenes médicas

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Resumen:

En este trabajo se abordó el problema de reconocimiento de entidades nombradas sobre texto de reportes de imágenes médicas, empleando distintas alternativas a la solución del problema. La primera de ellas es un clasificador basado en máquinas de vectores de soporte con ventana deslizante. Luego aplicamos distintas alternativas sobre arquitecturas de redes neuronales, donde la principal componente de las mismas es una capa recurrente bidireccional. Analizamos el impacto de las distintas configuraciones y llegamos a la conclusión que aquellos aprendedores que utilizan word embeddings (reducciones de dimensionalidad neuronales) a nivel palabra y carácter logran un mejor rendimiento. Además, la utilización de un campo aleatorio condicional (Conditional Random Field) como capa final de la arquitectura neuronal mejora el rendimiento en comparación con una capa densa con función de activación softmax.