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【中文期刊】 李盼飞 杨小康 等 《中国中医药图书情报杂志》 2024年48卷2期 108-113页
【摘要】 人工智能时代赋予了海量中医医案更高的学术价值,但医案文本不规范、命名实体种类繁多,严重阻碍了医案的深入研究.本研究在回顾中医医案格式演变历程、分析医案结构要素、构建医案信息模型的基础上,研制了基于大语言模型医案实体抽取的提示词,探索基于大语...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 原旎 卢克治 等 《世界科学技术-中医药现代化》 2018年20卷3期 355-362页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:命名实体识别在自然语言处理中是最基本的任务之一,本文通过应用深度表示的方法实现临床上的现病史数据的自动标识.方法:本文随机选取了10426条现病史句子作为主要的文本研究对象,分别用词嵌入(word2vec)和网络结构特征(node2v...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 袁玉虎 周雪忠 等 《世界科学技术-中医药现代化》 2017年19卷1期 70-77页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:中医临床病历作为重要的临床数据,以文本的形式记录了医生和患者交互的整个过程.目前,在大数据的背景下,针对临床病历所涵盖的主体问题信息如现病史的分析利用相关研究仍有所欠缺.因此,本文针对中医临床病历中的现病史部分展开症状术语抽取方法研究...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘凯 周雪忠 等 《计算机工程》 2014年9期 312-316页
【摘要】 中医临床病历是中医重要的科研数据资源,但目前临床病历仍以文本为主要表达形式,对病历数据深入分析的前提是进行结构化信息抽取,而命名实体抽取是其基础性步骤。针对中医临床病历的命名实体,如症状、疾病和诱因等的抽取问题,通过手工标注的413份病历数...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李小阳 花睿 等 《中国中医药图书情报杂志》 2025年49卷5期 35-41页
【摘要】 目的 构建中药现代药理学知识图谱,系统梳理中药文献中的现代药理作用知识框架和概念逻辑关系,促进中药药理知识挖掘和研究.方法 以PubMed中有关活血调经类中药文献药理作用实验性研究为主要数据来源,采用BERT-BiLSTM-CRF模型命名实...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李灿 解丹 《世界科学技术-中医药现代化》 2023年25卷5期 1615-1622页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 中医电子病历入院记录中包含了丰富的中医诊断信息,多用自然语言形式表达,为提高电子病历的利用以及深度促进知识加工,本文对电子病历入院记录展开信息自动抽取研究.方法 本文选择主诉、刻下症等包含症状、舌象、脉象等中医术语的文本,以及现病史、...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 沈蓉蓉 夏帅帅 等 《医学信息学杂志》 2023年44卷1期 47-53页ISTICCA
【摘要】 介绍中医药领域命名实体识别的研究现状,分析中医药领域命名实体识别的数据特征、评价指标和应用情况,阐述中医药领域命名实体识别研究的难点和不足,并提出展望.
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 孔静静 于琦 等 《世界科学技术-中医药现代化》 2022年24卷8期 2957-2963页ISTICPKUCSCD
【摘要】 随着机器学习、深度学习与人工智能的兴起与发展,自然语言处理技术也不断革新,其中实体抽取作为自然语言处理的子任务,自其提出以来,实现了从基于匹配模式的抽取到基于传统的机器学习方法抽取,再到基于深度学习的抽取的进步与发展.在医疗信息抽取方面,自...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 雷景生 剌凯俊 等 《计算机应用》 2023年43卷5期 1438-1444页
【摘要】 基于span的联合抽取模型在实体和关系抽取(RE)任务中共享实体span的语义表示,能有效降低流水线模型带来的级联误差,但现有模型无法充分地将上下文信息融入实体和关系的表示中.针对上述问题,提出一个基于上下文语义增强的实体关系联合抽取(JE...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张坤丽 胡晨馨 等 《郑州大学学报（理学版）》 2023年55卷1期 8-14页
【摘要】 以产科专业叙词表、临床路径和诊疗规范等为数据来源构建了中文产科知识图谱(Chinese obstetric knowl-edge graph,COKG).以产科疾病为核心,依据术语标准及已有主题词表,确立了概念分类体系及关系描述体系,形成了...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 易钧汇 查青林 《计算机工程与应用》 2023年59卷17期 35-47页
【摘要】 随着我国医疗信息化水平的提高以及电子病历普及,医疗数据量呈爆炸式增长的趋势.中医电子病历是中医医案的结构化存储形式,其中包含大量的中医临床经验.症状是医家诊病、辨证的主要依据.对中医电子病历进行症状信息抽取可以得到文本中的关键信息,对提高中...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘子轩 申艳光 等 《计算机系统应用》 2023年32卷11期 108-119页
【摘要】 针对心理医学领域文本段落冗长、数据稀疏、知识散乱且规范性差的问题,提出一种基于多层级特征抽取能力预训练模型(MFE-BERT)与前向神经网络注意力机制(FNNAttention)的心理医学知识图谱构建方法.MFE-BERT在BERT模型基础...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李宏伟 严武 《中国医疗管理科学》 2023年13卷3期 36-41页
【摘要】 临床大数据提供了患者完整的健康状况和其他有价值的信息.目前临床大数据以自然语言形式记录,以结构化或非结构化格式进行存储,研究人员很难对它们进行统计分析和处理.从医疗大数据中提取高质量的医学实体和关系并构建医学知识图谱在知识问答、语义搜索等领...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘月恒 黄惠 等 《科技风》 2023年7期 157-159页
【摘要】 化妆品标准有助于规范化妆品市场,同时也是相关部门进行安全监管的重要依据.为了解决化妆品标准文本中专有命名实体具有上下文敏感性、长序列存在语义稀释等问题,本文提出了一种融合了注意力机制的BERT-BiLSTM-Attention-CRF模型来...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 高佳奕 刘震 等 《世界科学技术-中医药现代化》 2020年22卷6期 1947-1954页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 从中医临床医案抽取症状命名实体.方法 对名老中医临床肺癌医案进行序列标记,利用条件随机场对标注样本进行学习,采取十折交叉验证对模型进行测试,使用多分类评价指标对模型结果进行评价.结果 CRF模型微平均的三个评价指标(P,R,F1)为(...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李冬梅 罗斯斯 等 《计算机科学与探索》 2022年16卷9期 1954-1968页
【摘要】 在自然语言处理领域,命名实体识别是信息抽取的第一个关键环节.命名实体识别任务旨在从大量非结构化的文本中识别出命名实体并将其分类为预定义的类型,为关系抽取、文本摘要和机器翻译等自然语言处理任务提供基础支持.首先概述了命名实体识别的定义、研究难...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 万泽宇 龚庆悦 等 《软件导刊》 2022年21卷12期 58-62页
【摘要】 为了解决中文医疗命名实体识别任务中语义缺失、命名实体嵌套等问题,提升名中医临床病历中的实体识别效果,提出基于自适应词嵌入RoBERTA-wwm的名中医临床病历命名实体识别模型.病历中原始文本经过Ro?BERTa-wwm预训练模型得到的初始向...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 羊艳玲 李燕 等 《中医药信息》 2021年38卷11期 15-21页ISTIC
【摘要】 目的:针对中医医案中分词困难及实体种类繁多、歧义等难点,提出基于双向长短期记忆(BiLSTM)网络和条件随机场(CRF)的深度学习混合模型命名实体识别方法.方法:基于人工标注的名老中医诊断高血压医案构建BiLSTM-CRF模型进行命名实体识...
【关键词】 BiLSTM-CRF模型；命名实体识别；中医医案；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 高佳奕 杨涛 等 《中国中医药信息杂志》 2021年28卷5期 20-24页ISTICCSCDCA
【摘要】 目的 研究中医医案中症状命名实体的抽取方法,为中医临床信息的自动化抽取提供方法学参考.方法 基于已标注过的名老中医诊治肺癌医案构建长短时记忆网络(LSTM)与条件随机场(CRF)混合模型,应用LSTM层结合预训练字向量抽取医案的抽象特征,通...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 袁贞明 沈辉 等 《中国数字医学》 2021年16卷7期 33-38页ISTIC
【摘要】 目的:在电子病历文本中提取诊疗事件用于判断合理诊疗行为.方法:提出了一种在电子病历文本中抽取诊疗事件实体的方法,将抽取过程分为提取时间表示和提取临床实体两个步骤,首先采用正则表达式完成事件的时间表达提取和规范化,然后使用基于BERT-BiL...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 庞震 顾继昱 等 《医学信息学杂志》 2021年42卷9期 45-51页ISTICCA
【摘要】 提出一种基于三元组信息抽取策略的新型实体提取模型,以解决传统命名实体识别方法应用于高血压中医电子病历医疗实体识别时出现的实体离散问题,阐述实验数据集及相关处理、实验方法与结果,为中医医疗实体自动化抽取提供方法学参考.
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 丁泽源 杨志豪 等 《中文信息学报》 2021年35卷5期 70-76页
【摘要】 在生物医学文本挖掘领域,生物医学的命名实体和关系抽取具有重要意义.然而目前中文生物医学实体关系标注语料十分稀缺,这给中文生物医学领域的信息抽取任务带来许多挑战.该文基于深度学习技术搭建了中文生物医学实体关系抽取系统.首先利用公开的英文生物医...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 朱岩 张利 等 《计算机与现代化》 2021年2期 51-55页
【摘要】 电子病历(EMRs)中包含着丰富的信息,如临床症状、诊断结果和药物疗效.命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)旨在从非结构化文本中抽取命名实体,这也是从电子病历中抽取有价值信息的初始步骤.本文提出一种基于预...
【关键词】 电子病历；命名实体识别；RoBERTa-WWM；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 吴骋 徐蕾 等 《中国数字医学》 2020年15卷6期 29-31页ISTIC
【摘要】 目的:探索新的多层次信息抽取模式,以改进当前以“医学词典”和“正则表达式”为主的电子病历信息抽取技术.方法:通过“文书类别预测模块”和“分类模型”,对不同病历文书及章节内容进行区分;并在此基础上,利用“规则+深度学习模型”,根据不同文本信息...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 修晓蕾 吴思竹 等 《中华医学图书情报杂志》 2018年27卷10期 33-39页ISTICCA
【摘要】 针对医学数据专业性强、结构复杂等特点,解析了构建医学知识图谱的关键技术,介绍了利用机器学习和深度学习的方法识别医学命名实体、实体链接和抽取语义关系,以及医学知识图谱在医院智能导诊、疾病筛查和预测、辅助临床诊断、医疗保险风险预测和医学知识科普...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郁小玲 张铁山 等 《中国卫生信息管理杂志》 2017年14卷4期 552-556页ISTIC
【摘要】 命名实体识别是信息抽取中的一项重要任务.在医疗研究领域,从电子病历中自动识别命名实体形成结构化的文本为医疗决策提供数据支持,已经成为重要的研究课题.分词和实体识别分步进行容易造成下层错误向上累加传递且不能充分利用融合信息.针对这一问题,本文...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 崔雷 《中华医学图书情报杂志》 2017年26卷3期 1-5页ISTICCA
【摘要】 介绍了生物医学领域里的文本挖掘研究的步骤及各个步骤中所采用的方法,重点介绍了各个步骤中所用的工具和案例,以期促进生物医学文本挖掘研究的开展.
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 吕婷 姜友好 《中华医学图书情报杂志》 2010年19卷4期 56-64页ISTICCA
【摘要】 系统介绍了生物医学文本挖掘的具体流程和文本挖掘技术在生物医学领域中的应用情况,并着重从自然语言处理和本体、命名实体识别、关系抽取、文本分类与聚类、共现分析、系统工具及评价、可视化等方面分别做了阐述.
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 杨锦锋 于秋滨 等 《自动化学报》 2014年8期 1537-1562页
【摘要】 电子病历(Electronic medical records, EMR)产生于临床治疗过程,其中命名实体和实体关系反映了患者健康状况,包含了大量与患者健康状况密切相关的医疗知识,因而对它们的识别和抽取是信息抽取研究在医疗领域的重要扩展。本...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 钱爱兵 《计算机光盘软件与应用》 2014年21期 87-90,94页
【摘要】 本文提出一种利用网页文本结构聚类从而抽取参考文献元数据的方法，并利用期刊论文的自有格式和同一网站结构相似的特征提取期刊论文的其余元数据。该方法首先将网页期刊论文进行文本块的划分，再利用正则表达式和文本结构的特性实现元数据的自动抽取。实验数据...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王晰 柯丽娟 等 《世界科学技术-中医药现代化》 2024年26卷7期 1779-1785页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 基于针刺RCT文献数据集,提出一种基于"深度学习模型和字典"结合的针刺效应命名实体识别方法,为构建针刺效应知识库提供技术支撑.方法 本文比较了基于word2vec、ALBERT和"ALBERT+词典"的向量表示效果,并在此基础上提出了...
【关键词】 BiLSTM-CRF；针灸；随机对照试验；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李梦翔 尤丽珏 《微型电脑应用》 2022年38卷6期 132-134页
【摘要】 电子病历(Electronic Medical Records,EMRs)的结构化对于提升医学记录的科研价值有着重要意义,准确、可靠的命名实体识别(Name Entity Recognition,NER)是EMRs结构化的重要组成.针对中文...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：易钧汇 导师：查青林 江西中医药大学 计算机科学与技术 计算机科学与技术（硕士） 2024年
【摘要】 通过对名老中医医案的主诉进行分析，并且按照基层国际医疗分类标准进行自动标注，有助于了解患者寻求名老中医看诊的原因，了解中医临床解决问题的主要方向和优势。本研究紧扣名老中医医案主诉字段的特性，针对其中命名实体识别任务所遇到的难点与挑战，对识别...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：黄贺瑄 导师：王晓燕 山东中医药大学 其他 医疗健康大数据（硕士） 2024年
【摘要】 目的:近年来新冠疫情的暴发、各种病毒流感的侵袭，推动人们对医疗健康问题愈加重视。越来越多的社会公众开始尝试从互联网医疗网站寻求医学信息和解决方案。同时，随着科技的不断发展，医疗健康领域逐步走向数字化时代，这一过程产生了海量医学数据，如何高效...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：刘安栋 导师：彭琳 江西中医药大学 计算机科学与技术 计算机科学与技术（硕士） 2024年
【摘要】 中医包含着中华民族几千年的健康养生理念及实践经验，是中华文明的一个瑰宝。中医秉承阴阳五行理论，通过“望、闻、问、切”四诊合参，深入探究病因、病性、病位，确定病名，归纳证型，并根据辩证论治原则，制定“汗、吐、下”等治法，使用中药、针灸等治疗手...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：杜曾贞 导师：解丹 湖北中医药大学 管理科学与工程 管理科学与工程（硕士） 2023年
【摘要】
目的:面对中医临床诊断信息在中医临床数据中的描述灵活多变的问题，本文利用信息抽取技术，将采用自然语言描述的诊断基本信息从电子病历中自动抽取出来进行结构化处理，并存贮，为中医临床知识化奠定坚实基础。
方法:采用文献分析、专家咨询等研...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：路晓云 导师：吴菊华 广东工业大学 管理科学与工程 管理科学与工程（硕士） 2022年
【摘要】 慢性阻塞性肺部疾病是一种常见的慢性疾病，发病率较高，严重损害国民健康，疾病负担重，成为影响我国经济社会发展的重大公共卫生问题之一。由于医疗质量、健康结果和财政问题，复发性、计划外再入院的问题，即一些病人出院后30天内返回医院，并且是因为相同...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：李乃权 导师：宋波 青岛科技大学 计算机科学与技术 计算机技术（硕士） 2022年
【摘要】 2型糖尿病属于糖尿病的一种最主要分类，在所有糖尿病患病人群中，2型糖尿病患者能占到9成以上的比例。截止到2021年，我国已经有将近1亿4千万糖尿病患者，是全球糖尿病患者数量最多的国家，其中基本上都是2型糖尿病患者，尤其是老年患者居多，且患病...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 喻金龙 张磊 等 《中华中医药学刊》 2025年43卷3期 24-29,后插43页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 信息抽取是自然语言处理的重要手段,基于ChatGPT的自然语言处理能力,通过ChatGPT对风湿科中医电子病历进行症状信息抽取.方法 通过基于ChatGPT大模型的小样本学习,实现对风湿科电子病历中主诉及现病史、专科检查和舌脉象数据的...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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