基于电子病历的实体识别与知识图谱构建深度探讨

该研究论文聚焦于"基于电子病历的实体识别和知识图谱构建"这一主题，旨在探索如何利用电子病历中的信息，通过高效的自然语言处理技术来识别关键实体，并建立有意义的知识联系。文章首先介绍了使用双向长短时记忆网络(BiLSTM)模型来进行实体识别的方法，BiLSTM作为一种深度学习模型，能够捕捉文本序列中的上下文信息，但存在标注偏置问题。为解决这个问题，研究人员引入了条件随机场(CRF)模型，它能够考虑到整个序列的信息，从而输出全局最优的实体标注结果，如图5所示。 CRF模型的链式结构被用于序列标注任务，将BiLSTM提取的文本特征作为输入，采用"BIEOS"标签体系进行标注，区分实体开始、中间、结束和无关/单字符实体。CRF模型计算的是在给定条件下的序列标注概率，公式(1)和(2)展示了这一过程，最终通过寻找最大条件概率来确定标注序列，如图6所示。 接着，文章讨论了实体关系抽取模型，这是电子病历处理中的另一个关键环节。研究者指出，许多现有工作倾向于将实体关系抽取视为一个单独的问题或者与实体识别并行处理，但这种做法忽视了两个任务之间的相互依赖性。如果实体识别出现错误，很可能会误导后续的关系抽取，因此，建立有效的实体识别与关系抽取之间的联合模型至关重要，以提高整体性能。 通过深入研究和结合这两种模型，这篇论文试图优化电子病历信息的处理流程，提升实体识别的准确性和知识图谱构建的质量，这对于医疗信息管理、疾病诊断支持以及医疗决策支持系统具有重要意义。研究结果对于改进医疗数据的智能化分析和挖掘具有实际应用价值。