A kórházi körülmények között létrejövő klinikai dokumentumok feldolgozása a nyelvtechnológia egyik központi kutatási területévé vált az utóbbi időben. A más jellegű, általános nyelvezetű szövegek feldolgozására használt kész eszközök azonban nem alkalmazhatóak, illetve gyengén teljesítenek a speciális orvosi szövegek esetén. Továbbá számos olyan feladat van, amelyek során a szakkifejezések azonosítása és a közöttük lévő kapcsolatok meghatározása nagyon fontos lépés, azonban csak külső lexikai erőforrások, tezauruszok és ontológiák segítségével oldhatók meg. Az olyan kisebb nyelvek esetén, mint a magyar, ilyen tudásbázisok nem állnak rendelkezésre. Ezért a szövegekben lévő információk annotálása és rendszerezése emberi szakértői munkát igényel. Ebben a cikkben bemutatjuk, hogy statisztikai módszerekkel milyen módon alakíthatók át a nyers dokumentumok egy olyan előfeldolgozott, részben strukturált formára, ami ezt az emberi munkát könnyebbé teszi. A csupán a korpusz felhasználásával alkalmazott modulok felismerik és feloldják a rövidítéseket, azonosítják a többszavas kifejezéseket és meghatározzák azok hasonlóságát. Végül létrehoztuk a szövegek egy magasabb szintű reprezentációját, ahol az egyes kifejezések helyére a hasonlóságuk alapján kialakított klaszterek azonosítóját helyettesítve a szövegek egyszerűsíthetőek, a gyakran ismétlődő mintázatok általános alakja meghatározható
