Extraction of Traditional Chinese Medicine Entity: Design of a Novel Span-Level Named Entity Recognition Method With Distant Supervision
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional Chinese medicine (TCM) clinical records contain the symptoms of patients, diagnoses, and subsequent treatment of doctors. These records are important resources for research and analysis of TCM diagnosis knowledge. However, most of TCM clinical records are unstructured text. Therefore, a method to automatically extract medical entities from TCM clinical records is indispensable. OBJECTIVE: Training a medical entity extracting model needs a large number of annotated corpus. The cost of annotated corpus is very high and there is a lack of gold-standard data sets for supervised learning methods. Therefore, we utilized distantly supervised named entity recognition (NER) to respond to the challenge. METHODS: We propose a span-level distantly supervised NER approach to extract TCM medical entity. It utilizes the pretrained language model and a simple multilayer neural network as classifier to detect and classify entity. We also designed a negative sampling strategy for the span-level model. The strategy randomly selects negative samples in every epoch and filters the possible false-negative samples periodically. It reduces the bad influence from the false-negative samples. RESULTS: We compare our methods with other baseline methods to illustrate the effectiveness of our method on a gold-standard data set. The F1 score of our method is 77.34 and it remarkably outperforms the other baselines. CONCLUSIONS: We developed a distantly supervised NER approach to extract medical entity from TCM clinical records. We estimated our approach on a TCM clinical record data set. Our experimental results indicate that the proposed approach achieves a better performance than other baselines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».