MedicalNamedEntityRecognition
Medical Named Entity Recognition implement using bi-directional lstm and crf model with char embedding.CCKS2017中文电子病例命名实体识别项目,主要实现使用了基于字向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络.该项目提供了原始训练数据样本(一般醒目,出院情况,病史情况,病史特点,诊疗经过)与转换版本,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究.把玩和PK使用.
项目介绍
电子病历结构化是让计算机理解病历、应用病历的基础。基于对病历的结构化，可以计算出症状、疾病、药品、检查检验等多个知识点之间的关系及其概率，构建医疗领域的知识图谱，进一步优化医生的工作. CCKS2018的电子病历命名实体识别的评测任务，是对于给定的一组电子病历纯文本文档，识别并抽取出其中与医学临床相关的实体，并将它们归类到预先定义好的类别中。组委会针对这个评测任务，提供了600份标注好的电子病历文本，共需识别含解剖部位、独立症状、症状描述、手术和药物五类实体。 领域命名实体识别问题自然语言处理中经典的序列标注问题, 本项目是运用深度学习方法进行命名实体识别的一个尝试.
实验数据
一, 目标序列标记集合 O非实体部分,TREATMENT治疗方式, BODY身体部位, SIGN疾病症状, CHECK医学检查, DISEASE疾病实体, 二, 序列标记方法 采用BIO三元标记
self.class_dict ={
'O':0,
'TREATMENT-I': 1,
'TREATMENT-B': 2,
'BODY-B': 3,
'BODY-I': 4,
'SIGNS-I': 5,
'SIGNS-B': 6,
'CHECK-B': 7,
'CHECK-I': 8,
'DISEASE-I': 9,
'DISEASE-B': 10
}
三, 数据转换 评测方提供了四个目录(一般项目, 出院项目, 病史特点, 诊疗经过),四个目录下有txtoriginal文件和txt标注文件,内容样式如下:
一般项目-1.txtoriginal.txt
女性，88岁，农民，双滦区应营子村人，主因右髋部摔伤后疼痛肿胀，活动受限5小时于2016-10-29；11：12入院。
一般项目-1.txt:
右髋部 21 23 身体部位
疼痛 27 28 症状和体征
肿胀 29 30 症状和体征
转换脚本函数:
def transfer(self):
f = open(self.train_filepath, 'w+')
count = 0
for root,dirs,files in os.walk(self.origin_path):
for file in files:
filepath = os.path.join(root, file)
if 'original' not in filepath:
continue
label_filepath = filepath.replace('.txtoriginal','')
print(filepath, '\t\t', label_filepath)
content = open(filepath).read().strip()
res_dict = {}
for line in open(label_filepath):
res = line.strip().split(' ')
start = int(res[1])
end = int(res[2])
label = res[3]
label_id = self.label_dict.get(label)
for i in range(start, end+1):
if i == start:
label_cate = label_id + '-B'
else:
label_cate = label_id + '-I'
res_dict[i] = label_cate
for indx, char in enumerate(content):
char_label = res_dict.get(indx, 'O')
print(char, char_label)
f.write(char + '\t' + char_label + '\n')
f.close()
return
模型输出样式:
， O
男 O
， O
双 O
塔 O
山 O
人 O
， O
主 O
因 O
咳 SIGNS-B
嗽 SIGNS-I
、 O
少 SIGNS-B
痰 SIGNS-I
1 O
个 O
月 O
， O
加 O
重 O
3 O
天 O
， O
抽 SIGNS-B
搐 SIGNS-I
模型搭建
本模型使用预训练字向量,作为embedding层输入,然后经过两个双向LSTM层进行编码,编码后加入dense层,最后送入CRF层进行序列标注.
'''使用预训练向量进行模型训练'''
def tokenvec_bilstm2_crf_model(self):
model = Sequential()
embedding_layer = Embedding(self.VOCAB_SIZE + 1,
self.EMBEDDING_DIM,
weights=[self.embedding_matrix],
input_length=self.TIME_STAMPS,
trainable=False,
mask_zero=True)
model.add(embedding_layer)
model.add(Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True)))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True)))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(TimeDistributed(Dense(self.NUM_CLASSES)))
crf_layer = CRF(self.NUM_CLASSES, sparse_target=True)
model.add(crf_layer)
model.compile('adam', loss=crf_layer.loss_function, metrics=[crf_layer.accuracy])
model.summary()
return model
模型效果
1, 模型的训练:
| 模型 | 训练集 | 测试集 | 训练集准确率 | 测试集准确率 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
| 医疗实体识别 | 6268 | 1571 | 0.9649 | 0.8451 | 5个epcho |
2, 模型的测试: python lstm_predict.py, 对训练好的实体识别模型进行测试,测试效果如下:
enter an sent:他最近头痛,流鼻涕,估计是发烧了
[('他', 'O'), ('最', 'O'), ('近', 'O'), ('头', 'SIGNS-B'), ('痛', 'SIGNS-I'), (',', 'O'), ('流', 'O'), ('鼻', 'O'), ('涕', 'O'), (',', 'O'), ('估', 'O'), ('计', 'O'), ('是', 'O'), ('发', 'SIGNS-B'), ('烧', 'SIGNS-I'), ('了', 'SIGNS-I')]
enter an sent:口腔溃疡可能需要多吃维生素
[('口', 'BODY-B'), ('腔', 'BODY-I'), ('溃', 'O'), ('疡', 'O'), ('可', 'O'), ('能', 'O'), ('需', 'O'), ('要', 'O'), ('多', 'O'), ('吃', 'O'), ('维', 'CHECK-B'), ('生', 'CHECK-B'), ('素', 'TREATMENT-I')]
enter an sent:他骨折了,可能需要拍片
[('他', 'O'), ('骨', 'SIGNS-B'), ('折', 'SIGNS-I'), ('了', 'O'), (',', 'O'), ('可', 'O'), ('能', 'O'), ('需', 'O'), ('要', 'O'), ('拍', 'O'), ('片', 'CHECK-I')]
总结
1,本项目针对中文电子病例命名实体任务,实现了一个基于Bilstm+CRF的命名实体识别模型
2,本项目使用charembedding作为原始特征,训练集准确率为0.9649,测试集准确达到0.8451
3,命名实体识别可以加入更多的特征进行训练,后期将逐步实验其他方式.
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刘焕勇，中国科学院软件研究所