إن مهمة التشخيص التلقائي تشفيرها في التصنيفات الطبية القياسية والاتحاد، لها أهمية كبيرة في الطب - كلاهما لدعم المهام اليومية للأطباء في إعداد الوثائق السريرية والإبلاغ عن التقارير السريرية. في هذه الورقة، نحقق في تطبيق وأداء محولات التعلم العميق المخ
تلفة للترميز التلقائي في ICD-10 من النصوص السريرية في البلغارية. يحاول التحليل المقارن العثور على النهج الذي هو أكثر كفاءة لاستخدامه في ضبط محول الأسرة برت المحدود إلى التعامل مع مصطلحات مجال معين على لغة نادرة مثل البلغارية. على جانب واحد، تستخدم سلافيكبرت و Multirigualbert، والتي يتم الاحترام من أجل المفردات الشائعة في البلغارية، ولكن تفتقر إلى المصطلحات الطبية. من ناحية أخرى، يتم استخدام BioBert، Clinicalbert، Sapbert، Bluebert، والتي يتم الاحتراج بها للمصطلحات الطبية باللغة الإنجليزية، ولكنها تفتقر إلى التدريب لنماذج اللغة باللغة البلغارية، وأكثر من اللازم للمفردات في السيريلية. في دراسة الأبحاث الخاصة بنا، يتم ضبط جميع نماذج Bert بشكل جيد مع نصوص طبية إضافية في البلغارية ثم تطبق على مهمة التصنيف لترميز التشخيصات الطبية في البلغارية في رموز ICD-10. يستخدم Big Corpora للتشخيص في البلغاري المشروح مع رموز ICD-10 لمهمة التصنيف. يمنح مثل هذا التحليل فكرة جيدة عن النماذج مناسبة لمهام نوع مماثل ومجال. تظهر نتائج التجارب والتقييم أن كلا النهجتين لها دقة مماثلة.
