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生成式AI在健康信息实体抽取中的应用方法学评价
目录
文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1.1生成式人工智能技术发展概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1.2健康信息实体抽取的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.2.1生成式人工智能在自然语言处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.2.2健康信息实体抽取技术进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.3.1研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
1.3.2研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
1.4研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
1.4.1研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
1.4.2技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
相关理论与技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.1生成式人工智能技术原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.1.1大语言模型机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.1.2生成式预训练模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.2健康信息实体抽取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.2.1实体识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
2.2.2实体链接技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.3生成式AI在健康信息实体抽取中的融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．30
2.3.1模型融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
2.3.2数据融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
基于生成式AI的健康信息实体抽取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
3.1数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
3.1.1健康文本数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
3.1.2数据标注规范．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
3.2基于不同生成式AI的实体抽取模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
3.2.1基于Transformer的实体抽取模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
3.2.2基于图神经网络的实体抽取模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
3.2.3基于多模态的实体抽取模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.3模型训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
3.3.1损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
3.3.2超参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
方法学评价体系构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
4.1评价指标选取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
4.1.1准确率相关指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
4.1.2召回率相关指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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