【摘 要】
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【目的】对脑卒中电子病历进行命名实体识别,抽取实体关系,并构建脑卒中电子病历知识图谱,为医疗领域的人工智能上层应用奠定基础。【方法】（1）文献分析法:梳理国内外研究现状,总结医疗信息抽取常见方法和知识图谱构建通用流程,归纳医疗命名实体常见类别。（2）专家访谈法:咨询相关领域专家,完善命名实体分类标准,不断提升标注语料质量。（3）深度学习方法:构建Bi LSTM-CRF命名实体识别模型,获得实体识别
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【目的】对脑卒中电子病历进行命名实体识别,抽取实体关系,并构建脑卒中电子病历知识图谱,为医疗领域的人工智能上层应用奠定基础。【方法】（1）文献分析法:梳理国内外研究现状,总结医疗信息抽取常见方法和知识图谱构建通用流程,归纳医疗命名实体常见类别。（2）专家访谈法:咨询相关领域专家,完善命名实体分类标准,不断提升标注语料质量。（3）深度学习方法:构建Bi LSTM-CRF命名实体识别模型,获得实体识别结果;构建Bi LSTM-Attention关系抽取模型,获得关系抽取结果。（4）统计分析方法:使用精确率P、召回率R和F1值评价模型效果,进而反复调参优化模型。【结果】（1）通过文献分析和专家访谈,将待识别的脑卒中电子病历实体类别分为5大类,将实体关系分为6大类。（2）Bi LSTM-CRF命名实体识别模型的精确率是91.59%,召回率是92.78%,F1值是92.18%。Bi LSTM-Attention实体关系抽取模型的精确率是75.15%,召回率是68.50%,F1值是68.64%。（3）实体统一后,将三元组数据输入Neo4j图形数据库,得到了脑卒中电子病历知识图谱。【结论】（1）由于电子病历的结构和语言特点,对其进行命名实体识别和实体关系抽取时,需要考虑通过构建专业词典、引入实体组等方式提升模型效果。（2）在知识图谱中任意选取一个节点,可以得到以该节点为中心的语义网络;不存在直接关联的两个节点之间,可以通过第三个节点建立联系。
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