Jan, 2022

电子健康记录中基于远程监督的医学实体自动识别技术

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TL;DR本文提出了一种新的医学实体抽取方法 —— 利用预训练的 transformer 模型，将电子健康记录作为单步多标签分类任务进行边缘微调，无需人工干预，达到了人类级别的分类质量。
medical entity extractionnamed entity recognitionehrtransformer modelmulti-label classification
发现论文，激发创造
  • 基于实体的文档级信息提取作为模板生成

    本文提出了一种基于生成式框架的文档级实体提取方法，该方法能够高效地捕获跨多实体的相关信息，使用了一种名为 TopK Copy 的交叉注意力引导复制机制，实验结果表明此方法达到了科技论文数据集上的新的最优结果。

    Sep, 2021

  • 大规模生物医学命名实体识别

    通过在 Apache Spark 之上重新实现 Bi-LSTM-CNN-Char 深度学习架构，我们提出了一个单可训练的命名实体识别（NER）模型，该模型在七个公共生物医学基准测试中获得了新的最优结果，而不使用像 BERT 这样的重​​型上下文嵌入。该模型在生产级别代码库中作为开源 Spark NLP 库的一部分免费提供，并且可以扩展以支持其他人类语言，而不需要更改代码。

    Nov, 2020

  • EasyNER：针对医学文本的可定制化、易于使用的基于深度学习和词典的命名实体识别管线

    研究人员利用自动化文本挖掘技术，设计了一种针对医学研究文章关键词自动识别及网络提取的全流程解决方案，可在大规模的 PubMed 和 CORD-19 数据库上快速检索有关 COVID-19 和其他医学研究的相关实体，并生成实体列表及图表。

    Apr, 2023

  • 基于规则和机器学习方法的电子病历命名实体识别比较

    本研究探讨了多种 Named Entity Recognition 方法，并针对脑成像报告中的记录与应用 (i) 基于规则、(ii) 深度学习和 (iii) 迁移学习系统，重点研究帕金森氏病患者病历中的自动标记。研究者确定手工制作的系统是自动标记 EHR 的最准确方法，但是机器学习方法可以在无法轻易获得手动系统资源的情况下提供一种可行的替代方案。

    Mar, 2019

  • 关系抽取在临床文档理解中的应用

    该文介绍了一种文本挖掘框架，利用 Named Entity Recognition 和 Relation Extraction 模型对医学文献和数字临床记录进行处理，取得优异的实验结果，并构建了一个生物医学知识图谱。系统使用 Spark NLP 库提供的生产级、可伸缩、硬件优化、可训练和可调整的 NLP 框架。

    Dec, 2021

  • DistALANER：在开源软件生态系统中增强的基于远程监督的主动学习命名实体识别

    本文提出了一种新的命名实体识别（NER）技术，专门针对开源软件系统。我们的方法通过使用全面的两步远程监督注释过程来解决注释软件数据的稀缺性问题。该方法战略性地利用语言启发式方法、唯一的查找表、外部知识源和主动学习方法。通过利用这些强大的技术，我们不仅提高了模型的性能，还有效地克服了成本和专家注释者的稀缺性方面的局限性。值得注意的是，我们的框架在很大程度上超越了现有技术的领先水平。我们还展示了 NER 在下游关系抽取任务中的有效性。

    Feb, 2024

  • 一种基于 Transformer 的零样本和少样本生物医学命名实体识别方法

    本论文提出了一种基于 transformer 的方法来解决在生物医学领域中监督命名实体识别（NER）的挑战，包括零样本和少样本 NER。该方法基于将多类令牌分类的任务转化为二进制令牌分类，并在更多数据集和医学实体上预训练，从中可以学习给定实体和潜在类之间的语义关系。使用 PubMedBERT 调整模型进行的实验结果表明，该方法具有识别有限样本中的新实体的能力，对于零样本 NER 的平均 F1 得分达到 35.44％，对于 10 样本和 100 样本 NER 的平均 F1 得分分别为 69.94％和 79.51％。该方法可与目前的先进零样本和少样本 NER 方法相媲美甚至更好。

    May, 2023

  • 电子商务搜索中命名实体识别的端到端解决方案

    本文介绍了在电子商务领域中运用 TripleLearn 模型训练框架，通过三个数据集迭代学习的方法解决了领域知识、训练数据和模型生产等方面的挑战，将识别品牌和产品类型等关键实体的 F1 得分从 69.5 提高到 93.3，并在 A/B 测试中显著提高了用户参与度和收入转化率，TripleLearn 框架可推广至更多工业应用领域，特别是类似数据基础和问题的电子商务行业。

    Dec, 2020

  • 基于中文电子病历的端到端临床事件提取

    该研究利用端到端事件提取模型提取医疗文本中的四个维度属性，并在临床发现事件挖掘任务中获得了第二名，模型效果取得了较好的表现。

    Aug, 2022

  • 从生物医学文献中进行意图识别和实体提取

    通过全面的实证评估，我们表明在生物医学文本中，受监督的微调方法仍然相关且比通用性的大型语言模型更有效，如 PubMedBERT 可以仅凭 5 个受监督示例就能在命名实体识别任务上超过 ChatGPT。

    Apr, 2024