面向中文电子病历的多粒度医疗实体识别

摘要：

在现有的面向中文临床电子病历的命名实体识别任务中,实体标注粒度通常过细或过粗,过细的标注结果难以找到实际应用场景,而过粗的标注结果通常需要在进行复杂的处理后,才能明确实体的规范形式和语义类型,以便于后续的数据挖掘应用.为简化处理步骤,根据常见的7类粗粒度临床实体的特点,定义了用以解释粗粒度实体的9类细粒度解析实体.同时,针对多粒度实体的特点,提出了基于多任务学习和自注意力机制的多粒度临床实体识别模型,并在真实的医院电子病历库中标注了5000条包含多粒度实体的文本以验证模型的效果.实验结果表明,该模型优于主流的序列标注模型,在粗、细粒度实体识别任务中,两者的F 1值分别达到了92.88和85.48.

关键词：电子病历、多粒度实体识别、多任务学习

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金："精准医学研究"重大专项项目;国家自然科学基金项目

在线出版日期：2021-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：237-242