微调 ERNIE 用于胸部异常影像征象抽取
计算与语言
2020-11-10 v2
摘要
胸部影像报告描述了胸部放射检查的结果。从胸部影像报告中自动抽取异常影像征象在临床研究及一系列下游医疗任务中具有关键作用。然而,针对中文胸部影像报告的信息抽取研究甚少。本文将胸部异常影像征象抽取形式化为序列标注与匹配问题。在此基础上,我们提出了一种以预训练 ERNIE 为骨干的迁移式异常影像征象抽取器,称为 EASON(使用 CRF 微调 ERNIE 用于异常征象抽取),可解决数据不足的问题。此外,为将属性(身体部位与程度)从序列标注模型的结果中赋予相应的异常影像征象,我们基于胸部影像报告文本的特性设计了一种简单而有效的 tag2relation 算法。我们在某医疗大数据公司提供的语料上评估了所提方法,实验结果表明相较于其他基线方法,我们的方法取得了显著且一致的提升。
引用
@article{arxiv.2010.13040,
title = {Fine-tuning ERNIE for chest abnormal imaging signs extraction},
author = {Zhaoning Li and Jiangtao Ren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.13040},
year = {2020}
}
备注
30 pages, 5 figures, 8 tables