Deutsch Intern
    Chair of Computer Science VI - Artificial Intelligence and Applied Computer Science

    Seminar: Medizinische Textverarbeitung und Informationsextraktion

    Medizinische Textverarbeitung und Informationsextraktion

    Medizinische Dokumente, speziell aus dem klinischen Umfeld, stellen besondere Herausforderungen an Sprachverarbeitungssysteme. Zum Beispiel haben sie ein spezielles Vokabular (Deutsch, Englisch, Griechisch, Latein) mit hoher Produktivität, vielen Akronymen, und enthalten oft unvollständige Satzkonstruktionen, oder weisen Schreibfehler auf.

    Im Wintersemester 2013/2014 bietet der Lehrstuhl für Informatik VI ein Blockseminar zum Thema „Medizinische Textverarbeitung und Informationsextraktion“ an. In diesem Seminar möchten wir Komponenten und aktuelle Ansätze aus dem Komplex der Verarbeitung medizinischer Dokumente betrachten. Dazu zählen Anwendungsbereiche (Information Extraction, Information Retrieval, Language Generation), unterschiedliche Komponenten (Morphological Preprocessing, Lexical Semantics, Shallow Parsing, Entity Recognition, Relation Extraction, Temporal Relation Extraction, etc.), sowie die aktuellen Ansätze die zur Umsetzung verwendet werden (Rule-based Systems, Machine Learning, etc.). Wir untersuchen unter anderem Methoden zur Extraktion von Informationen aus Arztbriefen, zur Anonymisierung von Dokumenten,  sowie zur Erzeugung von natürlichsprachlichen Texten.

    Voranmeldungen können Sie an Prof. Frank Puppe (puppe@informatik.uni-wuerzburg.de) oder Martin Toepfer (martin.toepfer@uni-wuerzburg.de) richten. Die Vorbesprechung mit Themenvergabe findet am

    Dienstag, 15.10.2013 um 10:00 Uhr im Besprechungsraum des Lehrstuhls VI (Raum B015)

    statt.

     

    Organisatorisches:

     Bachelor und Master Informatik

     Vorträge zu je 25 Minuten mit anschließender Diskussion

    ·         Abgaben:

    o   Vortragsfolien

    o   Ausarbeitung: 12 Seiten (Springer LNCS)

    ·         Anwesenheitspflicht bei allen Vortragsterminen des Blockseminars

    ·         Bewertung (falls nach Studiengang erforderlich):

    o   40% Ausarbeitung

    o   40% Vortrag

    o   20% Beteiligung an Diskussionen

    Themenliste

      • Clinical Text Analysis and Knowledge Extraction Systems
      • Machine Learning based Information Extraction
      • Medication Information Extraction
      • Morphologie und Lexikalische Semantik
      • Anonymisierung
      • Medical Natural Language Generation
      • Negationsrepräsentation und -erkennung
      • Terminologische Ressourcen
      • Abschnittserkennung in Arztbriefen

      Die angegebene Liste ist vorläufig. Eine genaue Liste wird auf der Anfangsveranstaltung bekanntgegeben.