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    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(lǐng)域下遠(yuǎn)程監(jiān)督漏標(biāo)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(shù)也日趨重要。目前醫(yī)療領(lǐng)域數(shù)據(jù)人工標(biāo)注成本高，獲取大規(guī)模標(biāo)注語料較困難。一種解決標(biāo)注語料缺失的方法是基于詞表的遠(yuǎn)程監(jiān)督方法。但由于遠(yuǎn)程監(jiān)督的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，模型性能縮水嚴(yán)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(fù)采樣方法緩解遠(yuǎn)程監(jiān)督帶來的漏標(biāo)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(biāo)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(biāo)注規(guī)范，細(xì)粒度化標(biāo)注實體，提高數(shù)據(jù)標(biāo)注命中率；

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

結(jié)合基于片段排列的NER模型（Span－level based NER）與負(fù)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(fù)采樣，有效緩解漏標(biāo)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(zhì)量可靠的小規(guī)模人工標(biāo)注醫(yī)療實體測試集。

基于醫(yī)療“新基建”和“十四五”戰(zhàn)略，綜合運用智能語音、自然語言處理、知識圖譜和智能問答等人工智能技術(shù)，思必馳“1＋2”軟硬一體化智慧醫(yī)療解決方案，面向醫(yī)療專業(yè)化場景，構(gòu)建覆蓋診前、診中、診后場景，助力創(chuàng)建智慧型醫(yī)院。同時賦能社區(qū)居民健康管理場景，通過AI交互，幫助居民獲得綜合、便捷、體貼的健康管理服務(wù)。

目前，思必馳智慧醫(yī)療方案已落地上海市兒童醫(yī)院互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院，智能客服助理“小童”7×24小時提供常見問題如預(yù)約掛號、復(fù)診開方、支付繳費、賬號相關(guān)、住院須知、意見建議等的回答，助力醫(yī)院服務(wù)升級。

創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力。思必馳始終堅持基礎(chǔ)源頭技術(shù)創(chuàng)新，不斷鞏固技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新實力，已經(jīng)形成產(chǎn)學(xué)研一體化的成熟發(fā)展模式。

當(dāng)前，人工智能重大創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)，與傳統(tǒng)行業(yè)不斷融合，人工智能的價值日益凸顯。未來，思必馳將不斷創(chuàng)新拓展自然語言交互解決方案與金融、醫(yī)療、車載、辦公等行業(yè)的融合，為行業(yè)發(fā)展貢獻智慧力量。