【摘 要】
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2010年我国下达关于电子病历试点工作的通知,促使电子病历快速发展,如今电子病历已成为医院信息系统的核心。利用电子病历命名实体识别技术,可高效利用大量电子病历数据,促进医疗信息化加速发展,是后续关系抽取、辅助诊断等任务的基础。电子病历命名实体识别不同于通用领域命名实体识别,且中文电子病历命名实体识别不同于英文电子病历命名实体识别。在中文电子病历中,实体边界较难确定且存在多义词和嵌套实体,使得中文电
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2010年我国下达关于电子病历试点工作的通知,促使电子病历快速发展,如今电子病历已成为医院信息系统的核心。利用电子病历命名实体识别技术,可高效利用大量电子病历数据,促进医疗信息化加速发展,是后续关系抽取、辅助诊断等任务的基础。电子病历命名实体识别不同于通用领域命名实体识别,且中文电子病历命名实体识别不同于英文电子病历命名实体识别。在中文电子病历中,实体边界较难确定且存在多义词和嵌套实体,使得中文电子病历识别难度增大,所以对于中文电子病历命名实体识别需要深入研究。论文针对电子病历中存在多义词和嵌套实体的现象,基于预训练模型BERT,提出创新模型BERT-SPAN。BERT模型在不同上下文时,通过12层Transformer会输出不同的词向量,可解决一些一词多义的问题。BERT-SPAN模型利用双序列标注实体头尾,使用两个Linear层进行解码,同时将初始序列提取出来的信息加入到结束序列的解码过程中来抽实体,可获取更多文本中语义信息。此外使用爱爱医网站中20份电子病历数据,先进行人工标记,然后用BERT-SPAN模型进行实验,从结果可看出模型获得82.02%的F1值。在BERT-SPAN模型基础上进行优化,提出BERT-BiLSTM-SPAN模型。将此模型与其他研究人员的模型对比,得出BERT-BiLSTM-SPAN模型不需要额外的医学数据就可获得85.15%的F1值。同时使用爱爱医网站中数据对BERT-BiLSTM-SPAN模型进行实验,得出模型获得83.03%的F1值。说明BERT-BiLSTM-SPAN模型具有较高的应用价值,可以为后续电子病历文本分析打下基础。
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