融合多粒度全局信息的临床问诊信息抽取模型

摘要：

传统的信息抽取方法只考虑当前对话窗口中的语义信息,而临床医学信息的状态识别则需要根据现实场景中所有医患对话信息来对全局进行判断.因此,该文提出一个临床问诊的医学信息抽取模型,给定当前的对话窗口,利用全局对话中的细粒度和粗粒度信息提取医学信息及其对应状态.医学对话信息提取(MIE)任务的试验结果证明了该方法的有效性.

关键词：命名实体识别、信息提取、临床问诊文本、神经网络

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：23-27