基于CasEE的电子病历医疗事件抽取模型

倪昊; 张旭; 马帅; 王悦绮; 崔建峰

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基于CasEE的电子病历医疗事件抽取模型

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为解决中文电子病历文本中医疗术语难以准确识别和医疗事件发生状态难以提取的问题,提出一种基于CasEE的电子病历医疗事件抽取模型。该模型采用MC-BERT作为编码层对医学实体向量化表示,并构建分类器和提取器,用类别信息辅助抽取事件发生状态,并在模型训练阶段对数据集进行数据增强处理。实验结果显示,该模型在医疗事件抽取任务中的F1值达到了57.92%,优于传统模型,表明该模型具有良好的医疗事件抽取性能和较高的临床应用价值。

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来源
《厦门理工学院学报》 |2023年第3期|40-49|共10页
作者
倪昊; 张旭; 马帅; 王悦绮; 崔建峰;
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作者单位

厦门理工学院计算机与信息工程学院;

厦门理工学院软件工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
电子病历; 医疗事件; 抽取模型; CasEE; 深度学习;

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