中文电子病历NLP研究：CEMR实体与关系语料构建

"CEMR实体和实体关系语料构建-面向中文电子病历的NLP关键技术研究" 本文探讨了自然语言处理（NLP）在中文电子病历（CEMR）中的应用，着重于实体和实体关系语料的构建，这是NLP在医疗领域中的核心任务。CEMR作为医疗大数据的重要组成部分，包含了丰富的患者健康信息，如文字、符号、图表、数据和影像等，具有极高的研究价值。 首先，语料中实体的统计分析是关键步骤。通过对CEMR中的词汇和表达进行深度分析，可以了解不同科室的语料特征，以便更好地理解和处理特定领域的医学文本。例如，统计分析可能揭示某些疾病或症状在特定科室的高频出现，这有助于优化实体识别模型的训练。 接着，实体标注规范的制定是构建高质量语料的基础。为了确保标注的一致性和准确性，通常需要结合人机互助和医生的专业知识，通过迭代修订现有标注规范，如汉语临床医学标注体系（PCTB）。在这个过程中，可能会对原有的词性标注规则进行筛选、补充和细化，以适应CEMR特有的术语和表达方式。例如，针对“视物模糊”这样的短语，需要明确“视物”是否作为一个独立的实体来标注。 此外，CEMR的规模庞大，每天、每月乃至每年都有大量的新记录产生，这为研究提供了丰富的数据资源。然而，这也带来了挑战，比如如何高效地处理和分析这些数据，以及如何保证标注的质量和一致性。为此，研究人员开发了高精度的词性标注系统，并进行了多次迭代和一致性评价，以提高标注的准确性和可靠性。 在实体关系的标注方面，研究者需要解决诸如“持物”、“抗凝”这类词汇是否应该切分的问题。不同的切分策略可能影响到实体识别和关系抽取的性能。以“抗凝”为例，如果将其视为一个整体，可能有利于识别药物名称；而如果切分，则可能有助于捕捉更细致的动作或过程信息。 总结来说，CEMR实体和实体关系语料的构建涉及多个层次的工作，包括语料规模分析、标注规范制定、人机交互式修订、标注质量和一致性控制，以及对医疗术语的特殊处理。这些研究对于提升NLP在医疗信息提取、病历理解、疾病诊断支持等方面的性能至关重要，也是推动医疗信息化和精准医疗发展的重要技术基础。