基于BERT的医患对话实体阴阳性自动标注研究

作者：孙媛媛; 申喜凤; 李美婷; 南嘉乐; 张维宁; 高东平^*

来源：中国数字医学, 2022, 17(03): 34-38.

• 在线问诊
• 实体标注
• BERT
• BERT-WWM

目的：为智能医疗的网络问诊设计一个前端任务模块，对互联网真实医患对话文本进行自动标注研究，探索识别对话实体阴阳性准确率较高的方法。方法：对医患对话真实文本特点进行分析，选取BERT及BERT-WWM对医患对话真实文本中的实体进行嵌入向量化，再通过语义信息获取，最终对实体属性进行分类和计算，自动标注其阴阳性。结果：实验结果表明BERT-WWM在处理中文对话的实体分类标注时优于BERT约16%。结论：优先选择全词掩码，以单元（Unit）来替代以字为单位的掩码对医学类实体进行分类和标注，可大大提高原模型的准确度。

• 单位
  中国医学科学院北京协和医学院; 北京协和医院