电子病历处理：命名实体与修饰识别及关系抽取研究

这篇资源主要探讨了疾病和症状修饰识别的方法，包括基于规则和基于机器学习的两种策略。在疾病和症状修饰识别的研究中，早期工作主要依赖规则基础的方法，后来逐渐转向结合机器学习的方法，特别是在电子病历（EMR）处理中。支持向量机（SVM）在此类任务中得到了广泛应用。 3.4.1 基于规则的方法 Chapman等人提出的NegEx算法使用正则表达式来识别疾病是当前存在还是不存在，取得了较高的准确率和召回率。Aronow等开发的NegExpander利用规则识别否定修饰的名词短语。Goryachev等人对比了NegEx、NegExpander、SVM和朴素贝叶斯方法，结果显示基于规则的方法在识别否定修饰上优于基于分类的方法。Negfinder和DepNeg等工具通过引入句法分析和依存模式来提高识别效果。 3.4.2 基于机器学习的方法 基于机器学习的方法将修饰识别视为分类问题，如Uzuner等人使用SVM，并结合词典、规则系统和上下文特征。I2B2 2010评测显示，基于分类的方法（如SVM）在利用上下文信息方面更胜一筹，能够处理不同风格的文本。 此外，该资源还提到了电子病历（EMR）命名实体识别和实体关系抽取的重要性，这些任务对于医疗信息抽取和智能医疗至关重要。电子病历文本具有独特的语言和结构特点，识别命名实体和实体关系可以挖掘出与患者健康状况密切相关的医疗知识。 疾病和症状修饰识别涉及多种技术，包括基于规则的算法（如NegEx、NegExpander）和基于机器学习的方法（如SVM）。随着人工智能和智能医疗的发展，这些技术不断进化，以提高电子病历数据的处理效率和准确性。同时，相关领域的研究也在不断发展，例如共享评测任务、标注语料库的建立以及医疗词典和知识库的完善，为医疗信息抽取提供强有力的支持。未来的研究将继续解决现有方法的局限性，探索更加智能化和适应性强的识别和抽取技术。