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一种从电子病历中抽取静脉血栓相关信息的方法 

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申请/专利权人:昆明理工大学;安宁市第一人民医院

摘要:本发明涉及一种从电子病历中抽取静脉血栓相关信息的方法,属于自然语言处理领域。本发明参考了多位研究人员在中文电子病历命名实体识别和实体关系语料库构建方面的工作,并且结合了静脉血栓栓塞症自身特点,归纳和总结出需要标注的实体类型和实体间的关系类型,用于标注临床的电子病历中静脉血栓栓塞症相关信息;其次改进了自注意力机制,将其用于特征增强,并且融入联合抽取模型中,从而提升医疗文本实体识别和关系抽取的效果;通过以上过程本发明达到了在临床电子病历中抽取静脉血栓栓塞症相关信息的目的。

主权项:1.一种从电子病历中抽取静脉血栓相关信息的方法,其特征在于,所述方法包括如下:Step1、首先根据有无与静脉血栓栓塞症相关的因素,挑选出部分电子病历,对其进行数据清洗,并参考中文电子病历命名实体识别和实体关系语料库构建方面的工作,结合了静脉血栓栓塞症自身特点对清洗后的电子病历进行标注;Step2、其次对标注后的数据集进行预处理,得到电子病历文本中的实体和关系信息,用于训练实体关系联合抽取模型;Step3、利用预训练模型BERT对预处理后的电子病历文本进行编码,获取文本的词向量,使用BiLSTM获取文本的上下文特征,使用双仿射变换结合自注意力机制构造全局矩阵,并且融合全局指针网络构造的矩阵实现互补,通过单一步骤识别实体和关系,最后进行模型训练。

全文数据:

权利要求:

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