自然语言处理与医疗文本的知识抽取
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作者刘永彬 欧阳纯萍
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115612274
出版时间2023-10
装帧平装
开本128开
纸张胶版纸
定价89.8元
货号29644638
上书时间2024-07-24
商品详情
- 品相描述：全新
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【编辑推荐】:
1.全彩印刷，自然语言处理在医疗文本上的智能应用图书，详细讲解医疗领域的前沿技术。
2.清华大学人工智能研究院知识智能研究中心主任李涓子倾情推荐。
3.作者是中国计算机学会-自然语言处理专业委员会委员，中国人工智能学会-青工委委员，参与IEEE国际标准《知识图谱架构》和国家标准《信息技术 人工智能 知识图谱技术框架》的制定。
4.面向医疗领域文本数据，针对电子病历中术语繁多、语法结构缺失、标注成本大、属性和关系复杂等问题，利用自然语言处理技术，从实体识别、关系抽取、事件抽取、对话等几方面进行方法和技术的介绍。并附有实际案例讲解。
【内容简介】:
本书主要介绍自然语言处理技术在医疗信息领域尤其是电子病历文本中的应用。本书shou先对一些基础知识和技术做了介绍，然后给出相关技术在医疗信息领域的应用案例。本书还介绍了知识抽取的一些前沿技术与实践。
本书内容分为四大部分：基础知识、知识抽取、医疗电子病历研究与实践，以及前沿技术与实践。
部分包括第1～3章，主要介绍自然语言处理的基础知识、技术发展路线、相关任务以及词表示模型等。
第二部分包括第4～9章，主要介绍知识抽取的相关任务和技术，其中包括实体识别、关系抽取、领域自适应、多模态、小样本和实体与关系联合抽取等。
第三部分包括第10～12章，主要介绍自然语言处理技术在医疗文本领域的应用，其中包括电子病历实体关系分类体系、ICD（International Classification of Diseases，国际疾病分类）编码、电子病历事件元素抽取等。
第四部分包括第13～15章，主要介绍知识抽取的一些前沿技术及应用，如因果关系发现、小样本知识抽取及其在医疗知识抽取中的应用等。
本书可作为高校相关专业师生的学习用书和培训机构的教材，以及希望深入研究自然语言处理算法的计算机工程师的参考书，也可作为对人工智能、深度学习和自然语言处理感兴趣的初学者与希望把人工智能应用到医疗领域的研究者学习用书。
【作者简介】:
刘永彬，博士、副教授，中国计算机学会-自然语言处理专业委员会执行委员，中国中文信息学会-语言与知识计算专业委员会委员，中国中文信息学会-自然语言生成与智能写作专业委员会委员，中国人工智能学会-青年工作委员会委员，中国人工智能学会-教育工作委员会委员；主要研究信息抽取、知识图谱构建，以及在医疗大数据、科学大数据和企业智能化信息服务等领域的应用；国际期刊Data Intelligence （MIT出版社）编委；多个CCF推荐国际会议PC（ACL，EMNLP，COLING，CIKM，NLPCC）；多个国际期刊审稿人；参与IEEE国际标准《知识图谱架构》和国家标准《信息技术 人工智能 知识图谱技术框架》的制定。 欧阳纯萍，博士，教授，中文信息学会-语言与知识计算专业委员会委员，湖南省普通高校青年骨干教师，湖南省大学计算机教学指导委员会委员。湖南省线下、线上优质本科课程、课程思政示范课程负责人，湖南省研究生精品思政课程负责人。曾获湖南省高等教育教学成果一等奖，湖南省教育教学改革发展优秀成果二等奖，湖南省计算机学会高等教育教学成果二等奖，中国电子学会电子信息科学技术三等奖。研究方向为网络表示学习和知识图谱及其在医药关系发现和疾病诊疗预测等领域的应用研究。参与IEEE国际标准《知识图谱架构》和国家标准《信息技术 人工智能 知识图谱技术框架》的制定。
【目录】:
目 录
第 一部分 基础知识
第 1章 自然语言处理技术 2
1.1 自然语言处理概述 2
1.2 数据标注任务 3
1.2.1 数据标注之中文分词 3
1.2.2 数据标注之词性标注 4
1.3 词表示学习任务 5
1.3.1 词表示方法的类型 5
1.3.2 详解词的分布式表示 6
1.3.3 词嵌入 7
1.4 实体识别任务 9
1.5 关系抽取任务 10
1.6 事件抽取任务 12
1.7 预训练模型 14
1.8 小样本学习 16
1.9 领域自适应 18
1.10 多模态任务 20
1.11 对话任务 23
1.11.1 生成式对话 23
1.11.2 任务导向型对话 24
1.12 本书结构 26
参考文献 26
第 2章 从统计机器学习模型到神经网络模型 28
2.1 统计机器学习方法的三要素 28
2.2 隐马尔可夫模型 28
2.3 支持向量机 30
2.4 条件随机场 34
2.5 前馈神经网络 37
2.6 反馈神经网络 42
2.6.1 循环神经网络 42
2.6.2 递归神经网络 43
2.6.3 Hopfield神经网络 44
2.6.4 长短期记忆网络 45
2.7 注意力模型 47
2.7.1 注意力 47
2.7.2 Encoder-Decoder框架 47
2.7.3 软注意力 49
2.7.4 硬注意力 50
2.7.5 自注意力 51
2.8 Transformer模型 53
2.9 图神经网络模型 55
参考文献 57
第3章 词表示学习 59
3.1 分布假设与分布式表示 59
3.2 词向量模型CBOW 60
3.3 词向量模型Skip-Gram 61
参考文献 62
第二部分 知识抽取
第4章 实体识别 64
4.1 基于卷积神经网络的实体识别 64
4.2 基于循环神经网络的实体识别 67
4.3 基于Transformer的实体识别模型 70
参考文献 72
第5章 关系抽取 73
5.1 基于注意力的关系抽取模型 73
5.2 基于集成学习的关系抽取模型 76
5.3 基于预训练的关系抽取模型 78
5.4 基于Transformer的关系抽取模型 81
5.5 基于GCN的关系抽取模型 82
参考文献 84
第6章 领域自适应 86
6.1 DAN模型 86
6.2 DANN模型 87
6.3 DSN模型 90
参考文献 92
第7章 多模态任务 93
7.1 多模态数据 93
7.2 多模态融合技术 95
7.3 多模态融合技术面临的挑战 98
参考文献 99
第8章 小样本学习 100
8.1 数据增强 100
8.2 远程监督 102
8.3 元学习 103
参考文献 106
第9章 实体与关系联合抽取 107
9.1 参数共享模式 108
9.2 新标注策略模式 110
9.3 关系重叠问题 111
参考文献 112
第三部分 医疗电子病历研究与实践
第 10章 电子病历研究背景 114
10.1 电子病历概述 114
10.2 电子病历文本类型 115
10.3 电子病历实体分类体系 115
10.4 电子病历实体关系分类体系 116
10.5 电子病历隐私实体分类体系 117
10.6 ICD编码 118
10.7 电子病历ICD自动编码实践 119
10.8 电子病历实体识别实践 122
参考文献 131
第 11章 电子病历的事件抽取 132
11.1 电子病历中的事件 132
11.2 电子病历事件触发词识别 133
11.3 电子病历事件触发词抽取实践 134
11.3.1 文本预处理 134
11.3.2 引入依存句法特征的动态多池化模型 136
11.3.3 动态多池化卷积神经网络 138
11.3.4 实验结果分析 140
11.4 电子病历事件元素抽取 141
11.4.1 电子病历事件元素角色类别的定义 141
11.4.2 电子病历事件元素抽取实践 142
11.4.3 句子编码 142
11.4.4 混合句法特征的图神经网络 144
参考文献 146
第 12章 医疗对话摘要生成 147
12.1 基于情景记忆网络的编码标记模型 148
12.1.1 情景记忆网络 149
12.1.2 基于情景记忆网络的分层标记模型 150
12.1.3 实验 151
12.2 医疗对话摘要的未来 155
参考文献 155
第四部分 前沿技术与实践
第 13章 因果推断技术 158
13.1 电子病历中的因果关系 158
13.2 因果方法 158
13.2.1 因果推断 158
13.2.2 将因果关系发现与不同研究方向结合 160
13.2.3 将因果关系发现应用于不同领域 161
13.2.4 典型的因果推断技术 161
13.3 电子病历中的因果推断技术 165
参考文献 166
第 14章 小样本学习实体识别实践 167
14.1 问题定义 167
14.2 方法 169
14.2.1 原型网络 169
14.2.2 字符感知 170
14.2.3 句子感知 171
14.2.4 联合学习策略 172
14.3 实验 172
14.3.1 数据集 172
14.3.2 超参数设置 173
14.3.3 基线模型 173
14.3.4 整体实验结果 174
14.3.5 收敛速度验证 174
14.3.6 消融研究 176
14.3.7 整体实验结果 177
14.3.8 错误指标分析 179
参考文献 180
第 15章 小样本实体关系抽取实践 181
15.1 问题定义 182
15.2 方法 182
15.2.1 原型网络 183
15.2.2 特征注意力 184
15.2.3 深度集成策略 185
15.2.4 微调策略 185
15.3 实验 186
15.3.1 数据集 186
15.3.2 超参数设置 186
15.3.3 基线模型 187
15.3.4 整体实验结果 187
15.3.5 交叉验证 189
15.3.6 消融研究 190
参考文献 192
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