Transfer Learning en procesamiento de lenguaje natural para la clasificación de textos médicos

Abstract

[ES] Los modelos pre-entrenados en inmensos conjuntos de datos constituyen el estado del arte en el procesamiento del lenguaje natural. Mediante un proceso de Transfer Learning estos modelos pueden ser afinados para usarse en otros dominios, como la clasificación de textos médicos. En este trabajo se abordará la creación de un modelo mediante Transfer Learning para la clasificación de textos médicos y se compararán los resultados con los de otras técnicas. También se diseñará un servicio web para utilizar dicho modelo.

[EN] Pretrained models in huge datasets are the state of the art solutions for natural language processing tasks. With transfer learning those models can be finetuned to use in other domains, such as medical texts classification. In this work, a model for medical texts classification will be created with the use of transfer learning and the results will be compared with other techniques. Also, a web service to use such model will be designed.

[CA] Els models pre-entrenats en immensos conjunts de dades constitueixen l’estat de l’art en el processament del llenguatge natural. Mitjançant un procés de Transfer Learning aquests models poden ser afinats per a usar en altres dominis, com la classificació de textos mèdics. En aquest treball s’abordarà la creació d’un model mitjançant Transfer Learning per a la classificació de textos mèdics i es compararan els resultats amb els d’altres tècniques. També es dissenyarà un servei web per a utilitzar aquest model.