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저자정보
Hara, Kazuo (Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology) Matsumoto, Yuji (Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology)
저널정보
한국생물정보시스템생물학회 한국생물정보시스템생물학회 학술대회 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
발행연도
2005.1
수록면
85 - 90 (6page)

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In this paper, firstly we report experimental results on applying information extraction (IE) methodology to the task of summarizing clinical trial design information in focus on ‘Compared Treatment’, ‘Endpoint’ and ‘Patient Population’ from clinical trial MEDLINE abstracts. From these results, we have come to see this problem as one that can be decomposed into a sentence classification subtask and an IE subtask. By classifying sentences from clinical trial abstracts and only performing IE on sentences that are most likely to contain relevant information, we hypothesize that the accuracy of information extracted from the abstracts can be increased. As preparation for testing this theory in the next stage, we conducted an experiment applying state-of-the-art sentence classification techniques to the clinical trial abstracts and evaluated its potential in the original task of the summarization of clinical trial design information.

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