주석 투영을 통한 언어 간 임상 NLP 리소스 생성을 위한 신경 기계 번역의 가능성 탐색

최근 신경 기계 번역(NMT)의 발전은 언어 간 임상 자연어 처리(NLP) 리소스를 생성하는 데 유망한 가능성을 제공합니다. 다수의 의료 응용 시나리오에 대해 유사한 방식으로 주요 임상 개체를 추출하는 임상 NLP 도구의 개발을 촉진할 필요성이 있으나, 다국어 주석 데이터의 부족으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 본 연구에서는 도메인 전문가가 주석한 스페인어 임상 말뭉치를 활용하여 자원이 부족한 대상 언어(카탈루냐어)에 대한 명명 개체 인식(NER) 시스템을 개발하기 위해 NMT 및 주석 투영 기술의 효능을 전문가 피드백 검증을 통해 탐구합니다. 우리는 최신 NMT 시스템을 사용하여 세 가지 임상 사례 말뭉치를 번역하였습니다. 번역된 주석은 대상 언어 텍스트에 투영된 후, 임상 도메인 전문가에 의해 검증되고 수정되었습니다. 결과로 도출된 NER 시스템의 효능은 해당 언어에서 수동으로 주석이 달린 테스트 세트에 대해 평가되었습니다. 우리의 발견은 이 접근 방식이 대상 언어(카탈루냐어)에 대한 고품질 훈련 데이터를 생성할 뿐만 아니라, 이 방법론을 다른 언어로 확장할 수 있는 잠재력을 보여준다는 것을 나타냅니다. 생성된 말뭉치와 구성 요소는 공개적으로 접근 가능하여 다국어 임상 환경에서의 추가 연구 및 응용에 대해 잠재적으로 가치 있는 리소스를 제공합니다: https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.13133124.