Objektiv Namngiven enhet erkännande (NER) är en av de grundläggande uppgifterna i naturligt språk bearbetning. Inom det medicinska området har det gjorts ett antal studier på NER i engelska kliniska anteckningar; dock har mycket begränsad NER forskning utförts på kliniska anteckningar skrivna på kinesiska. Målet med denna studie var att systematiskt undersöka funktioner och maskininlärningsalgoritmer för NER i kinesisk klinisk text. Material och metoder Vi valde slumpmässigt ut 400 antagningsanteckningar och 400 urladdningssammanfattningar från Peking Union Medical College Hospital i Kina. För varje not kommenterades fyra typer av enhet-kliniska problem, förfaranden, laboratorietest och läkemedel enligt en fördefinierad riktlinje. Två tredjedelar av de 400 anteckningarna användes för att utbilda NER-systemen och en tredjedel för testning. Vi undersökte effekterna av olika typer av funktioner, inklusive säck-of-tecken, ordsegmentering, del-of-tal, och sektionsinformation, och olika maskininlärning algoritmer inklusive villkorade slumpmässiga fält (CRF), stöd vektor maskiner (SVM), maximal entropi (ME), och strukturella SVM (SSVM) på den kinesiska kliniska NER-uppgiften. Alla klassifierare utbildades på träningsdatasetet och utvärderades på testsetet, och mikrogenomsnittlig precision, återkallande och F-mätning rapporterades. Resultat Vår utvärdering av den oberoende testuppsättningen visade att de flesta typer av funktioner var fördelaktiga för kinesiska NER-system, även om förbättringarna var begränsade. Systemet uppnådde högsta prestanda genom att kombinera ordsegmentering och sektionsinformation, vilket tyder på att dessa två typer av funktioner kompletterar varandra. När samma typer av optimerade funktioner användes överträffade CRF och SSVM SVM och ME. Mer specifikt uppnådde SSVM den högsta prestandan för de fyra algoritmerna, med F-mått på 93,51 % respektive 91,01 % för antagningsnotor respektive urladdningssammanfattningar.
Vissa studier om prestanda av flera ML algoritmer för NER i kliniska WM AN skrivna på kinesiska är mycket värdefulla REF.
A comprehensive study of named entity recognition in Chinese clinical text.
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}