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二、用于概念检测的实体链接
在医疗保健领域准确的实体链接对于正确理解生物医学背景至关重要。在处理生物医学概念时人们可能会偶然发现许多问题许多不同的实体可以有非常相似的提及实体可以通过各种拼写形式在文本中提及缩写形式的实体可能不会以独特的方式扩展。面对这些挑战实体链接 EL 中的故障将导致对上下文信息的错误解释。在医疗保健领域此类错误可能会导致医疗相关决策的风险。
EL在医疗保健领域的另一个特点是公开可用的生物医学EL数据集的可用性非常有限。至少它使构建和训练 EL 模型的过程复杂化;假设推理数据量很大这样的EL模型可能不够普遍。但是在最坏的情况下某些类别的生物医学实体可能没有在公开可用的数据集中注册这导致为给定类别的实体手动构建此类训练集。
这就是为什么生物医学文本上的EL在许多方面与其他领域的文本不同。因此解决这些具有挑战性的任务需要复杂的方法。
三、数据和方法
3.1 词汇表和符号
实体 — 命名的单词或短语疾病、基因、药物等的名称。通常实体是从知识库中提取的。
知识库——实体字典;通常包括规范名称、定义、同义词等。
提及实体 — 文本中实体的名称。此外上下文周围信息可以被视为提及。
实体链接 — 将文本中对实体的提及映射到其在知识库中的标识。
3.2 模型概述
作为EL模型我们考虑Siamese神经网络它旨在学习实体提及和相应概念之间的相似性。
我们构建以下模型参见图 1。神经网络的两个分支相应地对应于提及输入和实体输入。每个分支将整个文本映射到密集的向量从一侧提及上述实体和句子的文本从另一侧引用知识库的实体级信息。在训练过程中模型学习增加从正确链接的对提及实体中提取的向量之间的余弦相似性并降低错误配对向量之间的余弦相似性。在推理阶段每个输入提及都映射到向量空间中并假定最近的实体向量是相应实体的向量。 图1.暹罗神经网络
然而这种方法有几个缺点特别是对于生物医学数据。
3.3 生物医学EL中的问题 在仅存在少数生物医学EL数据集的情况下准备准确的训练数据集是一项重要任务。例如考虑疾病概念链接任务可以从以下数据集收集训练信息
–NCBI疾病数据集。NCBI疾病语料库的公开发布包含6.9k种疾病提及这些疾病被映射到0.8k独特的疾病概念来自MeSH和OMIM本体。NCBI疾病数据集的内部精度90%。
–MedMentions是生物医学论文的语料库并提及UMLS实体。它包含 4392 个摘要和 34k 个唯一的 UMLS ID。该数据集不仅仅是一组疾病。MedMentions的内部精度为97.3%。通过保留22种UMLS类型涵盖疾病和生物过程以及具有定义的实体可以获得一组4805种UMLS类疾病实体。这些疾病几乎在所有摘要中都有标记涵盖了15.4k独特疾病的8k提及。
