临床自然语言处理中的嵌入综述，SECNLP: A survey of embeddings

分布式向量表示或嵌入将可变长度的文本映射到密集的固定长度的向量，并捕获可以转移到下游任务的先验知识。尽管嵌入式已经成为基于深度学习的NLP任务中一般和临床领域中文本表示的事实上的标准，但是还没有一篇调查论文对嵌入式在临床自然语言处理中的应用进行详细的回顾。在这篇调查论文中，我们讨论了各种医学语料库及其特点、医学规范，并对流行的嵌入式模型进行了简要的概述和比较。我们对临床包埋进行分类，并详细讨论每种包埋类型。我们讨论了各种评估方法，并提出了可能的解决方案，以应对临床嵌入治疗中的各种挑战。最后，我们总结了一些未来的方向，将推进临床嵌入式研究。