基于端到端模型的中文电子健康记录临床事件抽取
计算与语言
2022-08-22 v1 人工智能
摘要
事件抽取是医学文本处理的一项重要工作。根据医学文本标注的复杂特性，我们使用端到端事件抽取模型来增强事件的输出格式化信息。通过预训练与微调，我们能够抽取医学文本四个维度的属性：解剖位置、主语词、描述词和发生状态。在测试集上，准确率为 0.4511，召回率为 0.3928，F1 值为 0.42。该模型方法简单，并在第七届中国健康信息处理会议（chip2021）中文电子病历临床发现事件挖掘任务（task2）中获得第二名。
引用
@article{arxiv.2208.09354,
title = {End-to-end Clinical Event Extraction from Chinese Electronic Health Record},
author = {Wei Feng and Ruochen Huang and Yun Yu and Huiting Sun and Yun Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.09354},
year = {2022}
}
备注
6 pages, 3 figures