电子病历命名实体识别技术研究综述

摘要：

电子病历(EMR)是医疗信息快速发展的产物,目前以非结构化文本形式存储.通过使用自然语言处理(NLP)技术,在非结构化文本中提取出大量医学实体,将有助于提升医务人员查阅病历效率,同时识别的成果也将辅助于接下来的关系提取和知识图谱构建等研究.介绍常用的若干个数据集、语料标注标准和评价指标.从早期传统方法、深度学习方法、预训练模型、小样本问题处理四个方面详细阐述电子病历命名实体识别方法,对比分析各模型自身的优势及局限性.探讨了目前研究的不足,并对未来发展方向提出展望.

关键词：电子病历、自然语言处理、命名实体识别、深度学习

所属期刊栏目：58

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东中医药大学科学基金项目;山东中医药大学科学基金项目;中医药院校电子信息专业学位研究生培养模式研究与实践

在线出版日期：2022-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：13-29