【写在前面】AAAI2022前段时间已经放榜,自己抽时间整理了一下该会议在医疗自然语言处理方向上的相关论文,放在这里,希望对大家有一定的帮助吧。还会继续更新,大家有兴趣的话可以持续关注。
更多关于中文医疗自然语言处理的资源和论文汇总,请访问我的GitHub相关主页https://github.com/FutureForMe/Chinese_Medical_Natural_Language_Processing_Resources_and_Papers。最近重新整理一下仓库,把对应会议的论文的PDF汇总下载,有需要的可以直接从仓库下载,欢迎star~

提示学习

Prompt Combines Paraphrase: Teaching Pre-trained Models to Understand Rare Biomedical Words

提示结合释义:教授预训练模型以理解罕见的生物医学词汇

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.122/

预训练模型

Self-Supervised Intermediate Fine-Tuning of Biomedical Language Models for Interpreting Patient Case Descriptions

用于解释患者病例描述的生物医学语言模型的自我监督中间微调

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.123/

QA

Hierarchical Representation-based Dynamic Reasoning Network for Biomedical Question Answering

用于生物医学问答的基于层次表示的动态推理网络

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.127/

Medical Question Understanding and Answering with Knowledge Grounding and Semantic Self-Supervision

基于知识基础和语义自我监督的医学问题理解和回答

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.241/

信息抽取

Document-level Biomedical Relation Extraction Based on Multi-Dimensional Fusion Information and Multi-Granularity Logical Reasoning

基于多维融合信息和多粒度逻辑推理的文档级生物医学关系提取

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.183/

MedDistant19: Towards an Accurate Benchmark for Broad-Coverage Biomedical Relation Extraction

MedDistant19:迈向广泛覆盖的生物医学关系提取的准确基准

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.198/

Method Entity Extraction from Biomedical Texts

从生物医学文本中提取方法实体

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.207/

Supporting Medical Relation Extraction via Causality-Pruned Semantic Dependency Forest

通过因果关系修剪的语义依赖森林支持医学关系提取

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.216/

Text-to-Text Extraction and Verbalization of Biomedical Event Graphs

生物医学事件图的文本到文本提取和语言化

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.238/

CLaCLab at SocialDisNER: Using Medical Gazetteers for Named-Entity Recognition of Disease Mentions in Spanish Tweets

SocialDisNER 的 CLaCLab:使用医学地名词典对西班牙推文中提及的疾病进行命名实体识别

论文地址:https://aclanthology.org/2022.smm4h-1.16/

文本生成

Cross-modal Contrastive Attention Model for Medical Report Generation

用于医疗报告生成的跨模态对比注意模型

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.210/

Learning to Generate Explanation from e-Hospital Services for Medical Suggestion

学习从医疗建议的电子医院服务中生成解释

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.260/

DeltaNet: Conditional Medical Report Generation for COVID-19 Diagnosis

DeltaNet:为 COVID-19 诊断生成有条件的医学报告

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.261/

JPG - Jointly Learn to Align: Automated Disease Prediction and Radiology Report Generation

JPG - 共同学习对齐:自动疾病预测和放射学报告生成

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.523/

Focus-Driven Contrastive Learning for Medical Question Summarization

医学问题摘要的焦点驱动对比学习

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.539/

LED down the rabbit hole: exploring the potential of global attention for biomedical multi-document summarisation

LED 进入兔子洞:探索全球关注生物医学多文档摘要的潜力

论文地址:https://aclanthology.org/2022.sdp-1.21/

Exploring the limits of a base BART for multi-document summarization in the medical domain

探索基础 BART 在医学领域进行多文档摘要的局限性

论文地址:https://aclanthology.org/2022.sdp-1.23/

Abstractive Approaches To Multidocument Summarization Of Medical Literature Reviews

医学文献综述多文档摘要的抽象方法

论文地址:https://aclanthology.org/2022.sdp-1.24/

数据集

RealMedDial: A Real Telemedical Dialogue Dataset Collected from Online Chinese Short-Video Clips

RealMedDial:从在线中文短视频片段中收集的真实远程医疗对话数据集

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.295/

A New Public Corpus for Clinical Section Identification: MedSecId

用于临床部分识别的新公共语料库:MedSecId

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.326/

Attention Networks for Augmenting Clinical Text with Support Sets for Diagnosis Prediction

用于增强临床文本的注意力网络与诊断预测的支持集

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.422/

Others

Entity-based Claim Representation Improves Fact-Checking of Medical Content in Tweets

基于实体的声明表示改进了推文中医疗内容的事实检查

论文地址:https://aclanthology.org/2022.argmining-1.18/

Augmented Bio-SBERT: Improving Performance for Pairwise Sentence Tasks in Bio-medical Domain

Augmented Bio-SBERT:提高生物医学领域成对句子任务的性能

论文地址:https://aclanthology.org/2022.loresmt-1.6/

Identifying Medical Paraphrases in Scientific versus Popularization Texts in French for Laypeople Understanding

识别法语科学与大众化文本中的医学释义,以供外行理解

论文地址:https://aclanthology.org/2022.sdp-1.8/

Mitigating Data Shift of Biomedical Research Articles for Information Retrieval and Semantic Indexing

减轻用于信息检索和语义索引的生物医学研究文章的数据转移

论文地址:https://aclanthology.org/2022.sdp-1.15/

SINAI@SMM4H’22: Transformers for biomedical social media text mining in Spanish

SINAI@SMM4H’22:西班牙语生物医学社交媒体文本挖掘的Transformer

论文地址:https://aclanthology.org/2022.smm4h-1.8/

Benchmarking Automated Clinical Language Simplification: Dataset, Algorithm, and Evaluation

对自动化临床语言简化进行基准测试:数据集、算法和评估

论文地址:https://aclanthology.org/2022.coling-1.313/

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