融合单词级段信息的中文医疗命名实体识别

来源：计算机技术与发展杂志2024年第06期北京时间：

作者：王海鹏;杜方;宋丽娟;李婷

摘要：中文医疗命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是医学领域的一项基础任务,在知识图谱等许多下游任务中起着重要的作用。 常用的 NER 方法可分为基于词级信息和基于段级信息,已有研究表明两种信息融合能取得更好的性能。 目前,词级信息和段级信息融合的方法在中文医疗 NER 任务中还未被充分研究,且现有的融合方法为段中的每个单词赋予相同的权重,不考虑单词的不同贡献。 而医疗实体中每个单词和实体(段)有着不同的相关性,忽略这种相关性的差异将影响医疗 NER 的性能。 基于此,通过分析中文医疗实体特性,提出了一种单词级段信息抽取方法(Word-Level Segment Information Extraction,WL-SIE)。 该方法为实体中的每个单词分配一个权重矩阵集,学习单词与实体之间的关联信息,在与实体词组交互之后输出不同的单词级段信息。 在 CCKS2017 和 CMeEE 中文临床 NER 数据集上的实验结果表明,WL-SIE 方法较对比方法在 F1 值上提升了 3% ~ 5% ,特别是在实体样本不均衡场景下和长实体识别任务上表现出了优异的性能。

关键词：命名实体识别;深度神经网络;词级信息;段级信息;中文医疗信息处理