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郭永安
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- 所属机构:南京邮电大学
- 所在地区:江苏省 南京市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家重点基础研究发展计划
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- 面向中文病历处理的多图命名实体识别方法研究
- 2024年
- 【目的/意义】命名实体识别(NER)作为医疗记录处理的核心组成部分,对于提高电子病历处理的准确性和效率至关重要。尤其是在处理中文病历这一领域,由于中文的复杂性,NER任务面临更多挑战。因此,开发一种有效的中文病历命名实体识别模型,对于改进医疗记录的信息提取和数据处理流程具有重要价值。【方法/过程】文中提出了一个新型框架NER-CMR(中文病历命名实体识别),旨在克服现有NER方法在中文病历中的限制。NER-CMR框架通过结合流行的连续词和短语等上下文信息,解决传统NER中实体词嵌套和边界识别的问题。具体来说,该框架从相关词和短语中提取字符间的邻接、共现和依赖关系,这些信息随后被融合到NER神经模型中。NER-CMR包含字符编码模块、词嵌入模块、图形构建模块、融合模块和CRF模块。【结果/结论】通过在CCKS这个广泛使用的中文病历数据集与DIABETES真实糖尿病中文数据集上进行综合实验,NER-CMR展示了其在识别性能上优于基线模型的能力。此外,该模型作为一个引入图神经网络的中文NER任务处理框架,具有模块替换的灵活性,为中文电子病历命名实体识别研究领域提供了新的发展方向。【创新/局限】提出了基于图注意力机制的网络图,设计了融合层实现多图融合处理,进一步利用两种策略来应对不正确关系带来的噪音问题,但缺乏智慧医疗系统应用层面的实例研究。
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