基于層級參數(shù)變換的電子病歷多任務信息提取

摘要： 針對電子病歷命名實體識別和負面斷言檢測的熱點和難點問題，提出了一種基于層級參數(shù)變換的電子病歷多任務信息提取方法。該方法通過基于層級參數(shù)轉(zhuǎn)換矩陣的遷移學習策略實現(xiàn)標注模型間接的參數(shù)優(yōu)化，以解決數(shù)據(jù)稀缺導致目標模型不能直接訓練的難題，同時引入了示性函數(shù)門控單元結(jié)構(gòu)，用于對底層語義特征的自適應變換，以實現(xiàn)多任務聯(lián)合學習。結(jié)果表明，本研究提出的方法能同時得到命名實體識別和負面斷言檢測結(jié)... ... （共5頁）