【摘 要】
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近年来,电子病历因具有高效、简便等优势得到广泛使用.这些电子病历蕴含了大量的医学信息,对其进行实体识别,可以提取出疾病部位、药物治疗等关键信息,有利于构建更完备的智能化电子病历系统,推动智慧医疗的建设.对中文电子病历进行命名实体识别主要存在技术和数据两方面的问题.技术层面上,目前对电子病历进行实体识别大多是从通用的预训练语言模型获得文本的向量表征,无法充分提取中文的偏旁部首等字形结构信息.数据层面
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近年来,电子病历因具有高效、简便等优势得到广泛使用.这些电子病历蕴含了大量的医学信息,对其进行实体识别,可以提取出疾病部位、药物治疗等关键信息,有利于构建更完备的智能化电子病历系统,推动智慧医疗的建设.对中文电子病历进行命名实体识别主要存在技术和数据两方面的问题.技术层面上,目前对电子病历进行实体识别大多是从通用的预训练语言模型获得文本的向量表征,无法充分提取中文的偏旁部首等字形结构信息.数据层面上,由于电子病历涉及到大量的专业知识以及出于对患者隐私考虑等原因,导致公开标注语料库较为缺乏,限制了NER模型的性能.针对中文字形结构信息提取不充分问题,构建Radical-Transformer-CRF实体识别模型.结合中文电子病历数据特点,采用CNN提取字符的偏旁部首等字形结构特征,利用Transformer的注意力机制提取上下文语义信息.在两个中文电子病历数据集上进行实验,结果表明加入中文的字形结构信息能显著提高电子病历的命名实体识别效果.针对中文电子病历数据匮乏影响实体识别效果这一问题,提出使用多任务学习方法来联合训练模型.采用私有-共享方式下的多任务学习框架,选用关系抽取作为辅助任务.实验结果表明多任务学习框架能进一步提高实体识别效果,缓解中文电子病历数据匮乏带来的影响.全文结构安排如下.第一章论述研究背景、意义和综述.第二章介绍后续研究涉及的理论技术.第三章提出基于Radical-Transformer-CRF的中文电子病历命名实体识别模型.第四章提出基于多任务学习的中文电子病历命名实体识别模型.第五章对全文进行总结和展望.
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