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葡京网址app:电子病历和生物医学文档中存在大量非结构化文本

时间:2020/12/24 21:30:10   作者:   来源:   阅读:2   评论:0
内容摘要:实体关系评估任务的数据来自中医信息提取数据集CMeIE,后者是当前最大的中医关系数据集。由于数据中实体和关系的大量重叠,TianyanLab使用了具有堆叠指针的网络基础结构。首先,使用两个二进制分类器提取头实体的头和尾位置,然后通过对条件层进行归一化来捕获头实体信息,并为每种关系预测对应的尾实体。此外,为了更好地利用医...
实体关系评估任务的数据来自中医信息提取数据集CMeIE,后者是当前最大的中医关系数据集。由于数据中实体和关系的大量重叠,Tianyan Lab使用了具有堆叠指针的网络基础结构。首先,使用两个二进制分类器提取头实体的头和尾位置,然后通过对条件层进行归一化来捕获头实体信息,并为每种关系预测对应的尾实体。此外,为了更好地利用医学词汇的语义信息,天盐实验室将领域词向量集成到输入层中,有效地提高了实体边界的预测准确性。最后,单一模型(F1 61.70)和融合模型(F1 63.87)在测试集中排名第二。

腾讯天研实验室凭借自身的自然语言处理技能和相关科学研究,不断通过了一系列与信息提取相关的竞争性测试和突破。它不仅收集了广泛的场景应用经验和方法,而且还更好地协助了医疗行业的技术改进和科学研究的进步。

技术创新可帮助AI更好地理解医学。

在医疗领域,电子病历和生物医学文档中存在大量非结构化文本。信息提取技术用于构造医学文本,提取诸如疾病,症状和部位之类的实体,并评估实体之间的关系,然后使用该信息创建医学知识图,该图不仅有助于人为制造情报部门可以更好地学习该领域的专业知识,而且可以进一步提高下游医疗任务的性能,例如诊断指导,辅助诊断和疾病预测。

特别是在诊断疾病时,医生不仅需要了解患者的症状,还需要了解与患者的各种症状相对应的特定属性,例如: B.时间,地点和症状变化。天盐实验室的AI驱动的诊断和疾病预测功能使用上述信息提取技术来模拟医生的诊断过程,并提供基于证据的途径和一定的可解释性。



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