基于先验知识的问诊系统文本结构化解析方法
Research on structured parsing of medical consultation system text based on prior knowledge
1. 中国科学技术信息研究所 信息技术支持中心, 北京 100038
2. 香港理工大学 中文及双语系, 香港 999077
摘要
对医学书籍等领域文本与患者自述等患者相关文本结构化解析，能够为问诊系统构建提供结构化资源支撑，有助于辅助医生诊断。为此，提出一种文本结构化解析方法。该方法利用工程方式获取领域先验知识与训练数据；基于BERT模型，通过掩码语言模型与实体排序任务将医学领域先验知识融入模型，获得先验知识增强的MedReBERT模型；设计文本生成模板构造概念标引模型与概念关系标引模型实现概念及关系的标引，并提出一种工程处理与算法协同学习框架。实验证明该方法能够实现问诊系统文本的结构化解析。提出的方法框架能够建立各算法间的接口，实现问诊系统文本结构化解析相关算法的低门槛迭代应用。
基金项目
国家社会科学基金资助项目(21BTQ011)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0263
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第3期
发布历史
[2024-12-11] 优先出版
引用本文
刘耀, 翟雨, 周家辉. 基于先验知识的问诊系统文本结构化解析方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0263. (Liu Yao, Zhai Yu, Zhou Jiahui. Research on structured parsing of medical consultation system text based on prior knowledge [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0263. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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