2021年12月25日至12月26日，第十五屆全國知識圖譜與語義計算大會（CCKS： China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing）召開。思必馳團隊論文《醫(yī)療領域下遠程監(jiān)督漏標問題研究》被大會收錄。

醫(yī)療健康一直是人們熱議的話題，對醫(yī)療實體的自動抽取技術也日趨重要。目前醫(yī)療領域數(shù)據(jù)人工標注成本高，獲取大規(guī)模標注語料較困難。一種解決標注語料缺失的方法是基于詞表的遠程監(jiān)督方法。但由于遠程監(jiān)督的數(shù)據(jù)質量問題，模型性能縮水嚴重。

本論文對數(shù)據(jù)進行增強，并采用基于片段排列的命名實體識別模型和負采樣方法緩解遠程監(jiān)督帶來的漏標問題，選取全局最優(yōu)節(jié)點集合解決實體識別沖突問題，實驗性能在人工標注的醫(yī)療測試集上得到了進一步提高。

該論文的貢獻點在于：

定義標注規(guī)范，細粒度化標注實體，提高數(shù)據(jù)標注命中率；

基于細粒度化標注規(guī)范的數(shù)據(jù)增強，通過替換相同標簽的實體擴充數(shù)據(jù)，提高模型泛化能力；

結合基于片段排列的NER模型（Span－level based NER）與負采樣（Negative Sampling）思想，利用遮蔽矩陣實現(xiàn)對實體最大長度限制以及在線負采樣，有效緩解漏標問題；

提出全局最優(yōu)節(jié)點集合選擇算法，解決實體識別沖突問題；

提供一份質量可靠的小規(guī)模人工標注醫(yī)療實體測試集。

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