基于领域词典与CRF双层标注的中文电子病历实体识别

摘要：

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务.针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状,提出了一种基于领域词典和条件随机场(CRF)的双层标注模型.该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典,再结合条件随机场,进行了两次不同粒度的标注,将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体,从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体.该模型在测试数据中的宏精确率为96.7％、宏召回率为97.7％、宏F1值为97.2％.同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果,因受到领域数据集大小的限制,在该测试数据集中后者表现不佳.实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性.

关键词：中文电子病历、医疗实体识别、领域词典、条件随机场、注意力机制

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;浙江省智慧医疗工程技术研究中心资助项目;中国博士后基金资助项目;江苏省高校自然科学基金资助项目

在线出版日期：2020-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：469-475