基于信息增强BERT的阴阳性判别
作者:
作者单位:

(1.浙江大学医学院附属妇产科医院 杭州 310003;2.华东理工大学 上海 200237;3.杭州祺鲸科技有限公司 杭州 311215;4.杭州电子科技大学 杭州 310018)

作者简介:

杨旋,硕士;通信作者:王翔,硕士。

通讯作者:

中图分类号:

R-058

基金项目:


Classifying Positive and Negative Based on Information Enhanced BERT
Author:
Affiliation:

1.Women’s Hospital School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou 310003, China;2.East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China;3.Hangzhou Qijing Technology Co. Ltd., Hangzhou 311215, China;4.Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China

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    摘要:

    介绍临床发现阴阳性判别任务要求,提出一种基于临床发现及其上下文信息增强BERT的阴阳性判别方法,阐述总体思路和建设路径,分析实验结果,该方法在2021年度中国健康信息处理大会(CHIP 2021)医学对话临床发现阴阳性判别任务的测试集上模型集成Macro-F1值达78.1%。

    Abstract:

    The paper introduces the task requirements of classifying positive and negative clinical findings, proposes a positive and negative discrimination method based on clinical findings and its context information enhanced BERT, expounds the general idea and construction path, and analyzes the experimental results. The results show that the method achieves a final Macro-F1 of 78.1% in the test set of the positive and negatived is crimination task of clinical findings in the 2021China Health Information Processing Conference(CHIP 2021).

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨旋,薛敏,王翔,等.基于信息增强BERT的阴阳性判别[J].医学信息学杂志,2023,44(5):76-81

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  • 最后修改日期:2023-04-24
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  • 在线发布日期: 2023-06-13
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