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病理检查报告中的文本通常为非结构化数据，不利于计算机自动分析和处理.目前文本结构化主要采用信息关系抽取方法，然而病理检查报告所具有的语义特殊性，给中文信息关系抽取带来了挑战.为解决上述问题，设计了一种针对病理检查报告的结构化方法，首先通过神经网络语言模型获得病理报告中的同义词表，合并一义多词现象；在此基础上，生成病理检查报告文本的依存关系树，并提出切分短句和信息标注的剪裁策略，以简化初始生成的依存关系树结构，从而使语法关系更加清晰，提高结构化结果的准确度；进而，利用依存句法分析结果从中文检查报告中提取指标