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心脏超声报告文本结构化研究 被引量：1
1
作者 曹明源 贾真 +4 位作者 路强 张瀚博 田川 李运明 杨孝光 《中国数字医学》 2025年第3期53-60,共8页
目的:探讨自然语言处理方法用于心脏超声报告文本提取的可行性,并构建心脏超声文本标准化数据库。方法:根据心脏超声报告内容,将提取数据元分为描述类和数值类数据元,利用TPLinker模型抽取描述类数据元,并利用基于规则的模式匹配方法抽... 目的:探讨自然语言处理方法用于心脏超声报告文本提取的可行性,并构建心脏超声文本标准化数据库。方法:根据心脏超声报告内容,将提取数据元分为描述类和数值类数据元,利用TPLinker模型抽取描述类数据元,并利用基于规则的模式匹配方法抽取数值类数据元。结果:抽取976例心脏超声报告,模式匹配方法抽取数值类数据元的准确率和召回率均高于95%。TPLinker模型的F1值为88.62%,并横向对比CasRel、SpERT、CopyRE关系抽取模型,发现对于提取描述类数据元,TPLinker模型在准确率和召回率评价上优于其他关系抽取模型。结论:TPLinker模型结合基于规则的模式匹配抽取方法可用于心脏超声报告文本信息的结构化提取。 展开更多
关键词 心脏超声检查报告 模式匹配 tplinker模型 自然语言处理
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