【摘 要】
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随着互联网向医疗领域融合发展,在线问诊因为其方便性、安全性已成为居民的常用就医方式,因此积累了大量的在线医疗数据。命名实体识别是实现这种非结构化文本提炼的第一步。目前的医疗命名实体识别大多根据医疗书籍、电子病历等规范化文本展开研究,缺乏专门对口语化、信息间断的在线问诊记录的命名实体识别研究。本文基于Mac BERT与条件随机场模型,研究融入词信息的在线问诊记录中临床关键特征识别,并进行阴阳性判别。
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随着互联网向医疗领域融合发展,在线问诊因为其方便性、安全性已成为居民的常用就医方式,因此积累了大量的在线医疗数据。命名实体识别是实现这种非结构化文本提炼的第一步。目前的医疗命名实体识别大多根据医疗书籍、电子病历等规范化文本展开研究,缺乏专门对口语化、信息间断的在线问诊记录的命名实体识别研究。本文基于Mac BERT与条件随机场模型,研究融入词信息的在线问诊记录中临床关键特征识别,并进行阴阳性判别。通过阴阳性判断,可对患者本次就医进行简短概括,提供对应的分诊意见,加强互联网在现代医疗中的调动引导作用,减少患者就医成本,提高社会医疗服务质量,提升居民幸福指数。针对命名实体边界识别困难问题,本文提出通过位置编码方式融入词信息的模型。利用中文分词绝对位置编码和词性编码相结合的方式,对词信息进行位置“软”嵌入,并通过说话者角色嵌入向模型中加入对话文本信息。同时,在损失函数中引入加权多分类交叉熵,强化模型对较少数量命名实体的识别,提升模型在命名实体识别中应对实体类别不均衡等问题的能力。为检验模型的有效性,本文对春雨医生互联网在线问诊记录进行临床发现关键特征识别,实验结果表明,融入词信息等更多纬度特征能在一定程度上提升模型的识别能力。
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