北 京 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ) 别 和 挖 掘 工 作 本 文 抽 取 的 实 体 类 别 包 括 疾 病 症 状 药 品 治 疗 方 法 和 检 查 五 类 在 特 征 选 取 方 面, 除 了 使 用 一 般 的 实 体 识 别 文 本 特 征 ( 例 如 符 号 特 征 词
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- 匠那 邓
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1 北 京 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ) Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis doi: /j 在 线 医 疗 文 本 中 的 实 体 识 别 研 究 苏 娅 刘 杰 黄 亚 楼 南 开 大 学 计 算 机 与 控 制 工 程 学 院 ( 软 件 学 院 ), 天 津 ; 通 信 作 者, nkjieliu@gmail.com 摘 要 针 对 在 线 医 疗 文 本, 设 计 考 虑 医 疗 领 域 特 性 的 识 别 特 征, 并 在 自 建 数 据 集 上 进 行 实 体 识 别 实 验 针 对 较 常 见 的 5 类 疾 病 : 胃 炎 肺 癌 哮 喘 高 血 压 和 糖 尿 病, 采 用 近 年 来 较 先 进 的 机 器 学 习 模 型 条 件 随 机 场,b 进 行 训 练 和 测 试, 抽 取 目 标 实 体 包 括 疾 病 症 状 药 品 治 疗 方 法 和 检 查 5 类 通 过 采 用 逐 一 添 加 特 征 的 实 验 方 式, 验 证 所 提 特 征 的 有 效 性, 取 得 总 体 81.26% 的 准 确 率 和 60.18% 召 回 率, 随 后 对 识 别 特 征 给 出 了 进 一 步 分 析 关 键 词 实 体 识 别 ; 数 据 挖 掘 ; 条 件 随 机 场 ; 医 疗 信 息 中 图 分 类 号 TP391 Entity Recognition Research in Online Medical Texts SU Ya, LIU Jie, Huang Yalou College of Computer and Control Engineering (Software Institute), Nankai University, Tianjin ; Corresponding author, nkjieliu@gmail.com Abstract The authors design recognition features with the consideration of medical field characteristic for the online medical text, and the experiment of the entity recognition is carried out on the self-built data set. Concerned about five common diseases: gastritis, lung cancer, asthma, hypertension and diabetes. In the experiment, an advanced machine learning model Conditional Random Field is used for training and testing. The target entities include five kinds: disease, symptoms, drugs, treatment methods and check. The effectiveness of the proposed features is verified by using the experimental method, and the accuracy of the total 81.26% is obtained and the recall rate is 60.18%. Subsequently, the further analysis is given for the recognition features. Key words named entity recognition; data mining; conditional random field; medical information 随 着 生 活 水 平 的 提 高, 人 们 对 于 健 康 问 题 日 益 关 注 互 联 网 行 业 的 迅 猛 发 展 催 生 了 一 大 批 在 线 医 疗 社 区 和 医 疗 信 息 网 站, 它 们 为 患 者 提 供 了 多 元 化 的 医 疗 信 息 获 取 渠 道 [1] 这 些 网 站 主 要 以 健 康 知 识 疾 病 信 息 医 疗 新 闻 等 为 主 要 内 容, 同 时 也 提 供 用 户 在 线 疾 病 问 答 功 能 在 国 内, 比 较 知 名 的 有 新 浪 健 康 寻 医 问 药 好 大 夫 在 线 39 问 医 生 等 等 据 笔 者 调 查, 单 是 寻 医 问 药 网 就 包 含 2004 年 11 月 24 日 至 今 十 余 年 的 疾 病 问 答 数 据, 而 每 天 还 会 涌 现 数 万 条 新 提 问 日 积 月 累, 这 些 疾 病 问 答 信 息 将 汇 成 一 股 非 常 可 观 的 大 数 据 这 样 的 数 据 有 着 广 泛 的 参 与 人 群, 其 中 包 含 大 量 真 实 的 个 人 案 例, 潜 藏 着 丰 富 的 医 疗 价 值, 然 而, 它 们 在 文 本 中 大 多 处 于 一 种 非 结 构 化 的 状 态 为 了 实 现 信 息 的 充 分 利 用, 抽 取 和 挖 掘 出 其 中 有 用 的 医 疗 知 识, 进 行 命 名 实 体 识 别 通 常 是 第 一 步 目 前, 在 医 疗 领 域, 针 对 电 子 病 历 各 种 医 疗 报 告 医 学 文 献 等 的 实 体 识 别 工 作 已 有 不 少, 但 针 对 医 疗 问 答 网 站 中 的 疾 病 问 答 信 息 尚 未 见 到 相 关 研 究, 本 文 即 针 对 这 样 的 问 答 信 息, 首 次 进 行 实 体 识 天 津 市 科 技 支 撑 项 目 (13ZCZDGX01098) 天 津 市 自 然 科 学 基 金 (14JCQNJC00600) 和 中 国 民 航 信 息 技 术 科 研 基 地 开 放 课 题 (CAAC-ITRB ) 资 助 收 稿 日 期 : ; 修 回 日 期 : ; 网 络 出 版 时 间 : :27:02 1
2 北 京 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ) 别 和 挖 掘 工 作 本 文 抽 取 的 实 体 类 别 包 括 疾 病 症 状 药 品 治 疗 方 法 和 检 查 五 类 在 特 征 选 取 方 面, 除 了 使 用 一 般 的 实 体 识 别 文 本 特 征 ( 例 如 符 号 特 征 词 性 特 征 英 文 数 字 特 征 等 ), 还 添 加 了 医 疗 领 域 特 有 的 一 些 特 征, 包 括 词 的 后 缀 特 征 身 体 部 位 指 示 词 特 征 来 辅 助 完 成 识 别 和 抽 取 工 作, 最 终 在 自 建 数 据 集 上 达 到 81.26% 的 准 确 率 和 60.18% 的 召 回 率 1 相 关 工 作 命 名 实 体 识 别 是 自 然 语 言 处 理 领 域 一 个 重 要 的 研 究 方 向 1995 年 举 行 的 第 六 届 消 息 理 解 会 议 MUC-6 [2] 正 式 提 出 命 名 实 体 识 别 任 务, 它 作 为 文 本 挖 掘 中 的 第 一 步, 主 要 任 务 是 识 别 文 本 中 代 表 其 知 识 主 体 的 词 语 MUC 将 命 名 实 体 主 要 定 义 为 两 类 : 专 有 名 词 和 数 量 词 在 不 断 的 研 究 中, 命 名 实 体 的 含 义 和 范 围 也 在 持 续 地 丰 富 和 扩 展 MUC 之 后, 出 现 了 自 动 内 容 抽 取 会 议 ACE [3] (Automatic Content Extraction, ACE), 它 由 美 国 国 家 标 准 技 术 研 究 院 (NIST) 组 织 创 办, 从 1999 年 开 始 至 今 已 经 举 办 多 次 关 于 信 息 内 容 自 动 抽 取 的 评 测 任 务, ACE 数 据 集 已 经 成 为 测 试 新 的 信 息 抽 取 算 法 的 公 认 标 准 在 生 物 医 学 领 域, 识 别 对 象 主 要 集 中 在 以 下 几 类 : 电 子 医 疗 记 录 医 学 文 献 和 在 线 医 疗 社 区 目 前 比 较 集 中 的 研 究 是 针 对 医 学 文 献 中 的 基 因 蛋 白 质 药 物 名 组 织 名 等 进 行 的 生 物 命 名 实 体 识 别 工 作 [4] 随 着 医 疗 系 统 的 信 息 化, 也 出 现 大 量 针 对 电 子 病 历 进 行 的 识 别 工 作, 目 前 识 别 F 值 一 般 在 0.82 左 右 [5] 命 名 实 体 的 识 别 方 法 大 致 包 括 3 种 : 基 于 词 典 的 方 法 基 于 启 发 式 规 则 的 方 法 和 基 于 机 器 学 习 的 方 法 基 于 词 典 的 方 法 主 要 通 过 字 符 串 匹 配 实 现 实 体 识 别, 但 对 词 典 有 很 强 的 依 赖 性 在 国 外, 英 文 医 疗 实 体 识 别 日 趋 成 熟, 可 供 参 考 的 资 料 也 都 比 较 详 实, 最 著 名 的 词 典 包 括 国 际 疾 病 分 类 ICD- 10 [6] (International Classification of Diseases-10) 医 学 一 体 化 语 言 UMLS [7] (Unified Medical Language System) 和 医 学 主 题 词 表 MeSH [8] (Medical Subject Headings) 在 中 文 方 面, 国 内 研 究 还 较 少, 可 供 使 用 的 资 源 也 相 对 匮 乏 在 基 于 启 发 式 规 则 的 方 法 方 [9] 面, Kraus 等 针 对 大 学 医 疗 系 统 的 临 床 记 录, 通 过 构 建 正 则 表 达 式 对 其 中 提 及 的 药 品 剂 量 服 用 方 法 等 信 息 进 行 识 别 目 前 比 较 流 行 的 是 基 于 机 器 学 习 的 方 法 命 名 实 体 识 别, 可 以 看 作 是 一 个 分 类 问 题, 采 用 类 似 支 持 向 量 机 贝 叶 斯 模 型 等 分 类 方 法 ; 同 时, 也 可 以 看 作 是 一 个 序 列 标 注 问 题, 采 用 隐 马 尔 可 夫 最 大 熵 马 尔 可 夫 条 件 随 机 场 等 机 器 学 习 方 法 [10] [11] Sondhi 等 针 对 医 疗 论 坛 HealthBoards 上 的 疾 病 话 题 信 息, 利 用 SVM 和 CRF 方 法 进 行 浅 层 的 [12] 信 息 抽 取 在 中 文 方 面, 浙 江 大 学 的 叶 枫 等 自 建 词 典, 采 用 条 件 随 机 场 对 电 子 病 历 中 的 疾 病 临 床 症 状 手 术 操 作 3 类 比 较 常 见 的 命 名 实 体 进 行 识 [13] 别, 达 到 90% 以 上 的 F 值 王 世 昆 等 对 明 清 古 医 案 中 的 症 状 和 病 机 进 行 识 别, 采 用 CRF 和 SVM 分 别 进 行 训 练 和 测 试, 这 也 是 在 中 文 方 面 的 较 为 大 胆 的 尝 试 2 模 型 和 特 征 选 取 在 前 面 提 到 的 众 多 方 法 中, 条 件 随 机 场 是 一 个 比 较 优 秀 的 识 别 方 法, 它 不 仅 去 除 了 HMM 中 的 独 立 性 假 设, 而 且 通 过 全 局 的 归 一 化 解 决 了 标 记 偏 置 的 问 题, 在 命 名 实 体 识 别 词 性 标 注 等 问 题 上 都 取 得 不 错 的 效 果 如 果 采 用 CRF 建 立 疾 病 问 答 中 的 实 体 识 别 模 型, 将 更 易 于 融 合 新 的 特 征, 使 用 有 重 叠 性 非 独 立 的 特 征, 而 且 利 用 其 强 大 的 推 理 能 力, 训 练 语 料 中 未 出 现 的 情 况 将 有 可 能 被 识 别 出 来 因 此, 本 文 选 择 CRF 模 型 进 行 医 疗 文 本 中 命 名 实 体 的 识 别 2.1 条 件 随 机 场 模 型 条 件 随 机 场 (Conditional Random Fields, CRF) [14] 是 一 种 无 向 图 模 型, 1958 年 由 Luhn 等 提 出, 它 提 供 了 一 种 概 率 框 架, 计 算 在 给 定 一 个 观 察 数 据 序 列 X = (x 1, x 2,, x n ) 的 条 件 下, 该 序 列 所 对 应 标 签 序 列 Y = (y 1, y 2,, y n ) 整 体 出 现 的 概 率 [15], 即 1 PYX ( ; ) exp kk( Y, X), (1) Z( X; ) k Z( X; ) exp kk( Y, X) Y k, (2) 其 中 = ( 1, 2,, k ) 代 表 模 型 参 数, k (Y, X) 是 任 意 定 义 的 以 k 为 参 数 关 于 观 察 序 列 X 和 标 签 序 列 Y 的 特 征 函 数, Z(X; ) 是 归 一 化 因 子 用 CRF 模 型 进 行 命 名 实 体 识 别 就 可 以 被 视 为 一 个 序 列 标 注 问 题, 要 识 别 的 每 个 句 子 作 为 一 个 观 2
3 苏 娅 等 在 线 医 疗 文 本 中 的 实 体 识 别 研 究 图 1 链 式 CRF 结 构 Fig. 1 Chain-CRF structure 察 序 列, 句 子 中 的 每 个 词 作 为 一 个 符 号, 为 每 一 个 符 号 赋 予 一 个 类 别 标 签 CRF 模 型 最 简 单 的 一 个 结 构 就 是 链 式 结 构 [16], 如 图 1 所 示 进 行 模 型 训 练 时, 给 定 一 个 训 练 数 据 集 D = {(X 1, Y 1 ), (X 2, Y 2 ),, (X N, Y N )}, 其 对 应 经 验 分 布 为 pxy (, ), 一 般 可 以 通 过 最 大 化 对 数 似 然 值, 得 出 模 型 参 数 估 计 : N L( ) logp( Y X ;θ) i1 i i ( XY, )log PYX ( ; ), (3) X, YP ˆ arg max L(θ) (4) 为 了 避 免 过 拟 合, 可 以 运 用 一 些 调 整 的 方 法, 通 常 会 在 参 数 上 加 上 高 斯 先 验, 目 标 函 数 L() 就 变 为 2 N i 1 i i, (5) k 2 L( ) log P( Y X ; ) k 2 k 其 中 k 是 高 斯 先 验 的 方 差 得 到 参 数 之 后, 就 可 以 进 一 步 推 断 给 定 目 标 序 列 X 最 可 能 的 标 签 序 列 Y *: Y arg max P( Y X; ) (6) * ˆ Y 目 前 已 有 一 些 成 熟 的 算 法 可 以 用 来 推 断 这 一 值, 比 如 Viterbi 算 法 [17] 2.2 特 征 选 取 对 于 CRF 模 型 来 说, 特 征 的 选 取 很 关 键 通 过 对 疾 病 问 答 文 本 进 行 分 析, 本 文 选 择 以 下 特 征 进 行 识 别 1) 符 号 特 征 中 文 之 间 没 有 类 似 英 文 空 格 的 天 然 分 隔 符, 因 此 在 进 行 实 体 识 别 时, 需 要 首 先 进 行 分 词 操 作, 将 分 词 之 后 的 每 一 个 词 语 即 作 为 符 号 特 征 为 提 高 分 词 准 确 率, 引 入 了 自 定 义 词 典 通 过 从 多 个 输 入 法 ( 包 括 搜 狗 百 度 qq) 和 医 疗 网 站 ( 寻 医 问 药 好 大 夫 在 线 等 ) 中 分 别 获 取, 去 重 合 并 之 后 综 合 成 疾 病 症 状 药 物 检 查 治 疗 方 法 和 身 体 部 位 词 语 6 类 辅 助 词 典 2) 词 性 特 征 在 病 人 描 述 中 经 常 会 出 现 患 服 用 吃 等 动 词, 这 些 词 后 会 出 现 疾 病 名 或 者 药 品 名, 这 就 为 实 体 的 边 界 的 识 别 提 供 了 线 索 在 本 文 中, 该 特 征 即 为 采 用 Ansj 分 词 后 的 词 性 本 文 采 用 开 源 代 码 库 Github 上 的 Ansj [18] 系 统 的 分 词 词 性 作 为 这 一 维 特 征 3) 形 态 特 征 形 态 特 征 指 当 前 词 的 构 成 情 况, 包 括 两 个 特 征 : 英 文 字 母 特 征 和 数 字 特 征 英 文 字 母 特 征 用 于 标 记 词 当 中 是 否 包 含 有 英 文 字 母, 因 为 对 于 检 查 来 说, 经 常 会 出 现 ct MRI 之 类 的 英 文, 而 在 疾 病 名 药 物 等 类 别 中 却 不 常 出 现 同 样, 数 字 特 征 用 于 标 记 该 词 是 否 由 数 字 构 成 4) 后 缀 特 征 在 英 文 命 名 实 体 识 别 中, 经 常 采 用 词 的 后 缀 特 征 进 行 识 别, 而 且 被 证 明 是 有 效 的 本 文 研 究 工 作 虽 然 是 针 对 中 文 开 展 的 命 名 实 体 识 别, 但 经 观 察 发 现, 文 本 中 的 各 类 医 疗 实 体 也 有 一 定 规 律 性, 比 如 病 名 通 常 以 病 症 这 类 词 结 尾, 而 药 品 则 以 颗 粒 丸 剂 等 词 语 结 尾, 治 疗 方 法 则 常 以 术 结 尾 因 此, 本 文 也 加 入 后 缀 特 征, 即 选 取 词 语 的 最 后 一 个 字 作 为 特 征 5) 身 体 部 位 指 示 词 特 征 该 特 征 用 于 标 记 当 前 词 是 否 为 身 体 部 位 相 关 的 词 语, 因 为 这 样 的 词 语 在 症 状 描 述 中 经 常 出 现 6) 上 下 文 特 征 在 词 语 组 成 的 序 列 中, 上 下 文 之 间 存 在 相 关 性, 该 特 征 即 为 CRF 模 型 中 的 边 的 特 征 当 选 用 不 同 的 窗 口 长 度 时, 将 对 各 种 特 征 进 行 组 合, 形 成 新 的 特 征 3 在 线 医 疗 文 本 中 的 实 体 识 别 针 对 在 线 医 疗 文 本 信 息, 我 们 主 要 考 虑 了 表 1 中 显 示 的 5 类 命 名 实 体 实 体 识 别 流 程 如 图 2 所 示, 主 要 包 括 预 处 理 特 征 计 算 CRF 模 型 训 练 和 实 体 识 别 和 识 别 结 果 抽 取 首 先 对 获 取 的 在 线 医 疗 文 本 进 行 预 处 理, 包 括 特 殊 符 号 的 过 滤 人 工 标 注 分 词 大 小 写 转 化 等 操 作, 然 后, 利 用 程 序 从 处 理 好 的 文 本 中 自 动 计 算 并 抽 取 特 征, 并 将 所 有 数 据 划 分 为 训 练 集 和 测 试 集 两 部 分 将 训 练 集 放 到 模 型 中 进 行 训 练, 随 后 再 利 用 训 练 得 到 的 参 数 测 试 模 3
4 北 京 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ) 表 1 命 名 实 体 类 别 Table 1 Category of named entity 实 体 类 别 类 别 定 义 标 识 符 号 示 例 疾 病 (Disease) 主 要 对 应 于 ICD 中 的 疾 病 名 综 合 征, 概 念 中 可 以 包 括 前 置 的 修 饰 语 D 肺 癌 胃 炎 糖 尿 病 咳 嗽 变 异 性 哮 喘 症 状 (Symptom) 疾 病 引 起 的 各 种 不 适 或 异 常 的 表 现, 短 语 中 可 以 包 括 表 示 身 体 部 位 的 词 语 S 胸 痛 咳 嗽 气 喘 手 脚 无 力 药 品 (Medicine) 药 物 学 名 商 品 名 或 者 通 用 名 称 M 胰 岛 素 参 一 胶 囊 顺 尔 宁 治 疗 方 法 (Treatment) 与 疾 病 相 关 的 一 些 手 术 或 疗 法 T 姑 息 术 右 肺 切 除 术 四 联 疗 法 医 疗 检 查 (Check) 为 了 确 定 疾 病 而 采 取 的 检 查 和 测 试 方 法 C 尿 常 规 血 常 规 核 磁 共 振 CT 检 查 型 识 别 效 果 3.1 数 据 预 处 理 图 2 实 体 识 别 流 程 Fig. 2 Entity recognition flow 为 了 对 在 线 医 疗 文 本 进 行 实 验, 本 文 采 集 好 大 夫 在 线 的 五 类 疾 病 的 全 部 问 答 信 息, 涉 及 疾 病 包 括 胃 炎 肺 癌 哮 喘 高 血 压 和 糖 尿 病 每 一 篇 文 本 包 含 一 个 提 问 及 相 应 回 答, 其 中 已 经 过 滤 掉 没 有 回 答 的 提 问 信 息 针 对 问 答 文 本, 首 先 进 了 一 些 相 关 的 预 处 理 ( 如 对 特 殊 字 符 英 文 大 小 写 标 点 符 号 等 的 处 理 ) 随 后 进 行 了 人 工 数 据 标 注, 采 取 的 标 注 方 式 [19] 为 BIO 模 型 ( 该 模 型 1995 年 由 Ramshaw 等 提 出 ), 它 可 以 将 分 块 转 化 为 序 列 标 记 确 定 问 题 它 的 格 式 为 B-X, I-X 或 者 O, 其 中 B, I, O 分 别 代 表 Begin, Internal, Other, 即 类 别 的 开 始 中 间 或 其 他, X 代 表 标 注 的 类 别 识 别 实 验 采 用 了 开 源 工 具 CRF++: Yet Another CRF toolkit [20], 其 输 入 有 一 定 的 格 式 要 求 标 注 时 首 先 进 行 了 人 工 标 注, 为 力 求 准 确, 对 不 熟 悉 的 语 汇 都 进 行 查 阅 和 了 解 随 后 将 标 注 数 据 转 换 成 所 需 格 式, 如 图 3 所 示, 前 面 6 列 分 别 对 应 符 号 特 征 词 性 特 征 英 文 字 母 特 征 数 字 特 征 后 缀 特 征 和 身 体 部 位 指 示 词 特 征, 最 后 一 列 为 标 注 的 实 体 类 别 标 签 本 文 采 用 Ansj 分 词 系 统, 对 于 自 定 义 词 典 中 的 词 都 有 自 定 义 的 类 别 标 签 图 3 中 辅 舒 酮 为 自 定 义 药 品 词 典 中 的 词, 因 此 词 性 有 别 于 其 他 词 语 最 终 对 每 类 疾 病 分 别 标 注 了 200 篇 问 答 信 息, 共 1000 篇 作 为 训 练 和 测 试 数 据, 共 包 含 4812 个 不 同 的 实 体 名 词 crf++ 采 用 用 户 的 模 板 进 行 特 征 计 算 在 选 择 窗 口 大 小 时, 首 先 在 500 条 问 答 数 据 上, 采 用 同 样 的 模 板, 设 置 不 同 窗 口 大 小 进 行 测 试 窗 口 大 小 为 3 时 的 效 果 优 于 窗 口 大 小 为 1 和 2, 此 后 再 增 加 窗 口 大 小, 效 果 提 升 不 大, 因 此 本 文 最 终 将 窗 口 大 小 设 定 为 3 针 对 每 一 列 输 入 特 征 t(0 到 5) 设 置 模 板, 图 3 数 据 标 注 示 例 Fig. 3 Data annotation sample 4
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9 苏 娅 等 在 线 医 疗 文 本 中 的 实 体 识 别 研 究 4 总 结 与 展 望 本 文 针 对 在 线 医 疗 问 答 信 息, 设 计 了 考 虑 医 疗 领 域 特 性 的 识 别 特 征, 并 采 用 机 器 学 习 模 型 CRF 在 好 大 夫 问 答 数 据 上, 针 对 5 类 医 疗 实 体 ( 疾 病 症 状 药 品 治 疗 方 法 和 检 查 ) 进 行 了 实 体 识 别 工 作 全 部 设 计 特 征 包 括 符 号 特 征 词 性 特 征 形 态 特 征 后 缀 特 征 身 体 部 位 指 示 词 特 征 和 上 下 文 特 征 首 先 进 行 了 一 组 字 典 实 验, 说 明 了 自 定 义 词 典 对 识 别 效 果 的 有 效 提 升, 然 后 采 用 逐 一 添 加 特 征 的 方 式, 观 察 了 实 验 结 果 的 变 化 情 况 结 果 表 明, 随 着 所 提 特 征 的 逐 一 添 加, 识 别 精 确 度 有 所 浮 动, 而 召 回 率 普 遍 呈 现 上 升 趋 势, 总 体 的 F1 值 也 不 断 上 升, 当 采 用 所 提 全 部 特 征 时, 达 到 总 体 81.26% 的 精 确 度 和 60.18% 的 召 回 率 我 们 还 分 析 了 后 缀 特 征 和 各 类 实 体 的 词 性 构 成 模 式, 说 明 了 该 特 征 的 有 效 性 实 验 结 果 表 明, 本 文 方 法 可 以 有 效 地 识 别 出 问 答 文 本 中 大 部 分 的 医 疗 实 体 但 是 我 们 还 需 继 续 提 高 识 别 准 确 率, 获 得 更 精 准 的 挖 掘 结 果 未 来 的 工 作 中, 我 们 将 进 一 步 丰 富 实 体 识 别 的 特 征, 特 别 是 针 对 在 线 的 医 疗 问 答 文 本, 进 一 步 区 分 问 与 答 两 种 文 本 的 区 别 和 联 系, 设 计 相 应 特 征 并 引 入 实 验 ; 还 会 考 虑 前 面 有 否 定 意 义 词 汇 的 实 体, 处 理 实 体 嵌 套 的 情 况 参 考 文 献 [1] 黄 丹. 网 络 医 疗 对 医 疗 服 务 理 念 的 挑 战. 中 药 研 究 与 信 息, 2006, 7(9): [2] Grishman R, Sundheim B. Message Understanding Conference-6: a brief history // COLING. Copenhagen, 1996, 96: [3] Doddington G R, Mitchell A, Przybocki M A, et al. The automatic content extraction (ACE) programtasks, data, and evaluation // LREC. Lisbon, 2004: [4] 胡 双, 陆 涛, 胡 建 华. 文 本 挖 掘 技 术 在 药 物 研 究 中 的 应 用. 医 学 信 息 学 杂 志, 2013 (8): [5] 杨 锦 锋, 于 秋 滨, 关 毅, 等. 电 子 病 历 命 名 实 体 识 别 和 实 体 关 系 抽 取 研 究 综 述. 自 动 化 学 报, 2014, 40(8): [6] DiSantostefano J. International classification of diseases 10th revision (ICD-10). The Journal for Nurse Practitioners, 2009, 5(1): [7] Lindberg D A, Humphreys B L, McCray A T. The unified medical language system. Methods of information in Medicine, 1993, 32(4): [8] McDonald C J, Overhage J M, Tierney W M, et al. The regenstrief medical record system: a quarter century experience. International journal of medical informatics, 1999, 54(3): [9] Kraus S, Blake C, West S L. Information extraction from medical notes // Medinfo Brisbane, 2007: 1 2 [10] 郑 强, 刘 齐 军, 王 正 华, 等. 生 物 医 学 命 名 实 体 识 别 的 研 究 与 进 展. 计 算 机 应 用 研 究, 2010, 27(3): [11] Sondhi P, Gupta M, Zhai C X, et al. Shallow information extraction from medical forum data // Proceedings of the 23rd International Conference on Computational Linguistics: Posters. Association for Computational Linguistics. Beijing, 2010: [12] 叶 枫, 陈 莺 莺, 周 根 贵, 等. 电 子 病 历 中 命 名 实 体 的 智 能 识 别. 中 国 生 物 医 学 工 程 学 报, 2011, 30(2): [13] 王 世 昆, 李 绍 滋, 陈 彤 生. 基 于 条 件 随 机 场 的 中 医 命 名 实 体 识 别. 厦 门 大 学 学 报 : 自 然 科 学 版, 2009, 48(3): [14] Luhn H P. The automatic creation of literature abstracts. IBM Journal of research and development, 1958, 2(2): [15] Lafferty J, McCallum A, Pereira F C N. Conditional random fields: probabilistic models for segmenting and labeling sequence data // ICML '01 Proceedings of the Eighteenth International Conference on Machine Learning. San Francisco, 2001: [16] Sutton C, McCallum A. An introduction to conditional random fields. Machine Learning, 2011, 4(4): [17] University of Leeds UK. Hidden Markov Models [EB/OL]. (2010)[ ]. dels/html_dev/main.html [18] 孙 建. Ansj seg [EB/OL]. ( )[ ]. seg [19] Ramshaw L A, Marcus M P. Text chunking using transformation-based learning // Text Speech & Language Technology. Boston, 1995: [20] Kudo T. CRF++: Yet another CRF toolkit [EB/OL]. (2005)[ ]. sourceforge. 9
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