AMFRel:一种中文电子病历实体关系联合抽取方法

中文电子病历实体关系抽取是构建医疗知识图谱,服务下游子任务的重要基础。目前,中文电子病例进行实体关系抽取仍存在因医疗文本关系复杂、实体密度大而造成医疗名词识别不准确的问题。针对这一问题,提出了基于对抗学习与多特征融合的中文电子病历实体关系联合抽取模型AMFRel(adversarial learning and multi-feature fusion for relation triple extraction),提取电子病历的文本和词性特征,得到融合词性信息的编码向量;利用编码向量联合对抗训练产生的扰动生成对抗样本,抽取句子主语;利用信息融合模块丰富文本结构特征,并根据特定的关系信息抽取出相应的宾语,得到医疗文本的三元组。采用CHIP2020关系抽取数据集和糖尿病数据集进行实验验证,结果显示:AMFRel在CHIP2020关系抽取数据集上的Precision为63.922%,Recall为57.279%,F1值为60.418%;在糖尿病数据集上的Precision、Recall和F1值分别为83.914%,67.021%和74.522%,证明了该模型的三元组抽取性能优于其他基线模型。

MRC-PBM:一种中文电子病历嵌套命名实体识别方法

中文电子病历实体包含大量的医学领域词汇并具有明显的嵌套特征。嵌套实体识别时往往存在目标实体定位不完整、不准确的问题。针对这一问题,提出了一种基于机器阅读理解的中文电子病历嵌套命名实体识别模型MRC-PBM(machine reading comprehension-position information biaffine and MLP)。该模型将命名实体识别(named entity recognition,NER)转化为机器阅读理解任务,将中文电子病历文本和预定义的查询语句串联作为输入,使用基于医学的预训练模型MC_BERT获取词向量,然后通过双向长短期记忆网络模型(BiLSTM)和多粒度扩张卷积模型分别获取双向的特征信息以及单词之间的信息,得到相应的特征向量,最后使用Hybrid-PBM预测器进行实体预测。在嵌套和平面NER数据集上进行实验。实验表明,该模型在糖尿病语料和公开医学数据集上优于其他主流神经网络模型,F1值比基线模型提高了1.21%~5.80%。

FCG-NNER:一种融合字形信息的中文嵌套命名实体识别方法

基于跨度的模型是嵌套命名实体识别的主要方法,其核心是将实体识别问题转化为跨度分类问题。而在中文数据集中,由于中文单词不具有明显的分割符号,导致语义和边界信息不明确,进而造成中文嵌套命名实体识别效果不佳。为了解决这一问题,提出了融合字形信息的基于跨度的中文嵌套命名实体识别算法——FCG-NNER,首先通过卷积神经网络获取汉字的字形信息,其次通过交叉Biaffine双仿射解码层实现原文信息与字形信息融合,然后通过对角融合CNN层获取不同跨度之间的局部相互作用,最后将交叉Biaffine双仿射解码层的输出与对角融合CNN层的输出相加后输入到全连接层中,得到最终的预测结果。采用2个具有代表性的中文嵌套NER数据集(CMeEE和CLUENER2020)用于实验验证。结果显示,FCG-NNER在CMeEE数据集中的精度为65.02%,召回率为67.93%,F1值达到0.664 4;在CLUENER2020数据集中的精度为79.45%,召回率为82.33%,F1值达到0.808 6,证明FCG-NNER算法的性能明显超过2个数据集的基线。