电子病历(Electronic medical records,EMR)产生于临床治疗过程,其中命名实体和实体关系反映了患者健康状况,包含了大量与患者健康状况密切相关的医疗知识,因而对它们的识别和抽取是信息抽取研究在医疗领域的重要扩展.本文首先讨论了电...电子病历(Electronic medical records,EMR)产生于临床治疗过程,其中命名实体和实体关系反映了患者健康状况,包含了大量与患者健康状况密切相关的医疗知识,因而对它们的识别和抽取是信息抽取研究在医疗领域的重要扩展.本文首先讨论了电子病历文本的语言特点和结构特点,然后在梳理了命名实体识别和实体关系抽取研究一般思路的基础上,分析了电子病历命名实体识别、实体修饰识别和实体关系抽取研究的具体任务和对应任务的主要研究方法.本文还介绍了相关的共享评测任务和标注语料库以及医疗领域几个重要的词典和知识库等资源.最后对这一研究领域仍需解决的问题和未来的发展方向作了展望.展开更多
完全句法分析是自然语言处理(Natural language processing, NLP)中重要的结构化过程,由于中文电子病历(Chinese electronic medical record, CEMR)句法标注语料匮乏,目前还没有面向中文电子病历的完全句法分析研究.本文针对中文电子病...完全句法分析是自然语言处理(Natural language processing, NLP)中重要的结构化过程,由于中文电子病历(Chinese electronic medical record, CEMR)句法标注语料匮乏,目前还没有面向中文电子病历的完全句法分析研究.本文针对中文电子病历模式化强的子语言特征,首次以树片段形式化中文电子病历复用的模式,提出了面向数据句法分析(Dataoriented parsing, DOP)和层次句法分析融合模型.在树片段抽取阶段,提出效率更高的标准树片段和局部树片段抽取算法,分别解决了标准树片段的重复比对问题,以及二次树核(Quadratic tree kernel, QTK)的效率低下问题,获得了标准树片段集和局部树片段集.基于上述两个树片段集,提出词汇和词性混合匹配策略和最大化树片段组合算法改进面向数据句法分析模型,缓解了无效树片段带来的噪声.实验结果表明,该融合模型能够有效改善中文电子病历句法分析效果,基于少量标注语料F1值能够达到目前最高的80.87%,并且在跨科室句法分析上超过Stanford parser和Berkeley parser 2%以上.展开更多
文摘电子病历(Electronic medical records,EMR)产生于临床治疗过程,其中命名实体和实体关系反映了患者健康状况,包含了大量与患者健康状况密切相关的医疗知识,因而对它们的识别和抽取是信息抽取研究在医疗领域的重要扩展.本文首先讨论了电子病历文本的语言特点和结构特点,然后在梳理了命名实体识别和实体关系抽取研究一般思路的基础上,分析了电子病历命名实体识别、实体修饰识别和实体关系抽取研究的具体任务和对应任务的主要研究方法.本文还介绍了相关的共享评测任务和标注语料库以及医疗领域几个重要的词典和知识库等资源.最后对这一研究领域仍需解决的问题和未来的发展方向作了展望.
