電子病歷實(shí)體關(guān)系抽取研究.pdf_第1頁(yè)
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1、電子病歷中包含著大量醫(yī)療領(lǐng)域的知識(shí),并且利用以電子病歷為代表的臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)來(lái)輔助醫(yī)療診斷以及建立用戶健康信息模型已經(jīng)成為了醫(yī)療信息學(xué)的發(fā)展的方向。電子病歷中的出院小結(jié)和病程記錄是最典型的無(wú)結(jié)構(gòu)文本,其中記錄著患者的臨床治療過(guò)程,包含著大量的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ),所以在其之上的信息抽取成為了挖掘知識(shí)的第一步,其中電子病歷中的實(shí)體抽取以及實(shí)體間關(guān)系的抽取是核心內(nèi)容。電子病歷的語(yǔ)料標(biāo)注需要大量的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí),所以標(biāo)注語(yǔ)料的構(gòu)建存在著較大困難。i2b2評(píng)測(cè)

2、及其標(biāo)注語(yǔ)料大大促進(jìn)了信息抽取在電子病歷上面的研究。本文將使用i2b22010年提供的語(yǔ)料來(lái)進(jìn)行研究。
  本文主要針對(duì)電子病歷實(shí)體關(guān)系抽取任務(wù)進(jìn)行研究,研究工作包括以下四個(gè)方面內(nèi)容:
  (1)對(duì)電子病歷實(shí)體關(guān)系抽取任務(wù)和評(píng)價(jià)方法以及使用的外部相關(guān)詞典數(shù)據(jù)資源進(jìn)行介紹
 ?。?)介紹關(guān)系抽取的一般方法,并選擇基本特征,通過(guò)CRF模型進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練,將原問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題,完成了baseline系統(tǒng),完成對(duì)誤分類(lèi)實(shí)

3、例的分析,進(jìn)而從特征選擇的方向來(lái)對(duì)實(shí)驗(yàn)的效果進(jìn)行優(yōu)化。
 ?。?)利用深度學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行特征的優(yōu)化,將基本的詞級(jí)別特征組成的上下文特征來(lái)進(jìn)行更高級(jí)的表示,來(lái)得到更有判別能力的抽象特征。在實(shí)驗(yàn)中使用多層稀疏自動(dòng)編碼來(lái)進(jìn)行特征的逐層抽象,對(duì)于識(shí)別率較低的關(guān)系類(lèi)別的召回率有提升效果,并且整體的F1值也比baseline提升了1.5%,達(dá)到86.1%。結(jié)果說(shuō)明深度學(xué)習(xí)對(duì)電子病歷中特征的再表示可以得到更有識(shí)別力的特征。
  (4)通過(guò)

4、詞形信息以及外部詞典資源將相似語(yǔ)義的詞進(jìn)行合并,并利用統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)其中顯著特征進(jìn)行提取來(lái)對(duì)特征進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化,對(duì)比于深度學(xué)習(xí),其時(shí)間效率大大提升,整體的F1值較 baseline系統(tǒng)提升了2.3%,達(dá)到了86.9%。結(jié)果說(shuō)明在同義詞合并的基礎(chǔ)上,基于統(tǒng)計(jì)方法的顯著特征抽取在電子病歷的實(shí)體關(guān)系抽取中有著比較明顯的效果。
  綜上所述,本文針對(duì)于電子病歷實(shí)體關(guān)系任務(wù)進(jìn)行研究,并從特征表示優(yōu)化的角度進(jìn)行方法的改進(jìn),本文中提出的基于深度

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