Hoppa till huvudinnehåll
Språkbanken Text är en avdelning inom Språkbanken.

BibTeX

@article{kokkinakis-2010-initiala-130210,
	title        = {Initiala resultat av en storskalig automatisk indexering av vetenskaplig litteratur med hela det svenska SNOMED CT - problem och möjligheter.},
	abstract     = {Syftet med denna studie är dels att skapa en stor samling svenska medicinska elektroniska texter, en korpus, och dels att validera och kvalitetssäkra existerande termer ur SNOMED CT (the Systematized NOmenclature of MEDicine - Clinical Terms) gentemot korpusinnehållet. På det sättet kan man få en objektiv uppfattning om SNOMED CT:s validitet, täckning och reliabilitet. Man kan även berika terminologin med nya termer eller termvarianter genom att automatiskt extrahera termkandidater inom olika delfackområden från korpusen med hjälp av olika statistiska och lingvistiska metoder. Resultat av de korpusbaserade, empiriska studierna ska kunna användas av terminologer i deras arbete med att göra SNOMED CT mer täckande, pålitlig och enhetlig. Samtidigt, genom användning av autentisk data, kan man försäkra sig om att termvarianterna (existerande eller nya) är vedertagna termer hos fackmän. I fall flera etablerade termvarianter (nya termkandidater) förekommer i korpusen kan dessa införas efter manuell granskning som synonymer till rekommenderade termer (med stöd av ett lämpligt granskningsgränssnitt) och därmed vidare utveckla innehållet i SNOMED CT. Följaktligen kommer vår presentation att innehålla en redovisning som bygger på tre huvudpelare – korpusuppbyggnad – termvalidering – termextrahering. Korpusen samlades in från två källor efter erhållet tillstånd. Texternas ursprung i korpusen kommer dels från Läkartidningens (LT) digitala arkiv <http://ltarkiv.lakartidningen.se> och dels från DiabetologNytts (DN) digitala arkiv <http://diabetolognytt.se/aterkommande/arkivet.html>.},
	journal      = {2010-års nationella termkonferens: Professionen i språket - språket i professionen.},
	author       = {Kokkinakis, Dimitrios},
	year         = {2010},
}