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目录
摘要I
AbstractIII
1绪论1
1.1研究背景及意义1
1.1.1研究背景1
1.1.2研究意义2
1.2国内外研究现状3
1.2.1命名实体识别3
1.2.2提示学习5
1.2.3自监督学习6
1.2.4大型语言模型7
1.3论文研究内容及结构8
1.3.1研究内容8
1.3.2论文贡献9
1.3.3论文结构10
2基于知识索引和双重提示的少样本医疗命名实体识别11
2.1问题引入11
2.2GKP-BioNER模型12
2.2.1GKP-BioNER模型框架12
2.2.2知识检索模块14
2.2.3编码器模块15
2.2.4解码器模块16
2.2.5生成索引模块16
2.2.6Prompt-Guided注意机制17
2.3实验结果与分析18
2.3.1实验数据集18
2.3.2评价指标19
2.3.3实验结果20
2.3.4分析验证22
2.4本章小结25
3基于对比学习和提示学习的少样本医疗命名实体识别26
3.1问题引入26
3.2ConP-BioNER模型27
3.2.1ConP-BioNER模型框架27
3.2.2提示模块28
3.2.3嵌入模块29
3.2.4映射模块30
3.2.5推理模块32
3.3实验结果与分析32
3.3.1实验数据集34
3.3.2实验结果35
3.3.3分析验证38
3.4本章小结41
4基于大模型生成的对抗学习少样本医疗命名实体识别43
4.1问题引入43
4.2LMAdv-BioNER模型44
4.2.1LMAdv-BioNER模型框架44
4.2.2样本生成模块45
4.2.3多语言BERT模块47
4.2.4多语言对抗训练47
4.3实验结果与分析48
4.3.1实验数据集48
4.3.2实验结果49
4.3.3分析验证52
4.4本章小结54
5总结与展望56
5.1论文总结56
5.2工作展望57
参考文献1
致谢8
攻读硕士期间主要研究成果9
摘要
随着众多智能医疗设备的出现，电子医疗系统中积累了大量的临床数据，为医学研究
和临床实践提供了丰富的数据资源。然而，要有效利用这些数据支持临床决策还面临着众
多挑战。其中，医疗命名实体识别（BiomedicalNamedEntityRecognition,BioNER），尤其
是少样本BioNER，是最具挑战性的难题之一。
命名实体识别在许多领域取得不错的效果，但是，BioNER仍然存在许多亟待解决的
问题。首先，医疗文本标记相对稀缺，难以支持大规模有监督的模型训练。其次，由于医
疗文本的专业性，一般领域NER方法难以直接应用在医疗文本上。虽然可以采用预训练模
型提升BioNER的结果，但是提升效果非常有限。最后，许多BioNER模型仅适用于英文
文本，由于多语言数据的分散性和低资源，这些模型难以有效利用多语言医疗文本数据。
针对上述挑战，论文对大量生物医学文本数据和NER相关成果进行深入分析和研究，
提出了一系列基于自监督增强提示学习（PromptLearning）的少样本医疗命名实体识别方
法，并实验证明了方法的有效性。本论文的主要创新成果如下：
（1
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