Embedding medical concepts without texts
Construction de plongements de concepts médicaux sans textes
Abstract
In the medical field, many TAL tools are now based on embeddings of concepts from the UMLS.Existing approaches to generate these embeddings require large amounts of medical data. Contraryto these approaches, we propose in this article to rely on Japanese translations of the concepts,more precisely in Kanjis, available in the UMLS to generate these embeddings. Tested on differentevaluation tasks proposed in the literature, our approach, which therefore requires no text, yields goodresults compared to the state of the art. Moreover, we show that it is interesting to combine them withexisting — contextual-based — embeddings.
Dans le domaine médical, beaucoup d’outils du TAL reposent désormais sur des plongements de concepts issus de l’UMLS. Les approches existantes pour générer ces plongements nécessitent de grandes quantités de documents médicaux. Au contraire des ces approches, nous proposons dans cet article de nous appuyer sur les traductions en japonais, plus précisément en kanjis, disponibles dans l’UMLS pour générer ces plongements. Testée sur différents jeux d’évaluation proposés dans la littérature, notre approche, qui ne requiert donc aucun texte, donne de bons résultats comparativement à l’état-de-l’art. De plus, nous montrons qu’il est intéressant de les combiner avec les plongements – contextuels – existants.
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