【摘 要】
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【目的】本研究针对中文患者安全事件领域缺乏可靠的分析工具和深度学习方法应用不够广泛等问题,构建科学的信息抽取模型（包括实体识别和实体间的关系抽取）,为开发患者安全领域的信息抽取系统打下基础。本研究旨在:形成患者安全事件的实体标注体系;生成相应的标注语料库;实现基于深度学习方法的患者安全事件信息抽取。【方法】基于某三甲医院随访系统及微信应用程序搜集到的1447条涉及患者安全事件的投诉文本,构建基于B
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【目的】本研究针对中文患者安全事件领域缺乏可靠的分析工具和深度学习方法应用不够广泛等问题,构建科学的信息抽取模型（包括实体识别和实体间的关系抽取）,为开发患者安全领域的信息抽取系统打下基础。本研究旨在:形成患者安全事件的实体标注体系;生成相应的标注语料库;实现基于深度学习方法的患者安全事件信息抽取。【方法】基于某三甲医院随访系统及微信应用程序搜集到的1447条涉及患者安全事件的投诉文本,构建基于Bi GRU模型的信息抽取模型。参考国内外患者安全事件分类体系,构建了中文患者安全事件的标注体系;利用人工标注工具BRAT对文本语料进行标注;使用BERT中文预训练模型构成Embedding层进行字向量训练,获得文本字向量表示;利用Bi LSTM-CRF模型对文本中的实体及事件类型进行识别,完成序列预测;使用Attention-Based Bi GRU模型对实体间的关系进行抽取。【结果】本研究参考国内外对于患者安全事件的分类体系,构建了相关的标注体系（8种实体标签、7种实体间关系）通过一轮预标注与正式标注,对1447条真实世界中涉及患者安全事件的文本语料进行人工标注,形成了患者安全事件的标注语料库;构建BERT-Bi LSTM-CRF该语料库进行实体识别,平均F1值为91.49%,并且与Bi LSTM-CRF模型和IDCNN进行方法对比,实体标签的识别性能分别提升了7.33%和8.30%;使用Attention-Based Bi GRU进行关系抽取,平均F1值达到了84.13%。【结论】本研究基于深度学习方法,对文本语料中的实体及实体间的关系等语义信息进行了抽取,实现了中文患者安全事件的信息抽取,为开发患者安全领域的信息抽取系统打下了一定的基础。
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