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使用理由
引导性的实现一个医疗知识图谱系统。
文章内容整理
条件随机场（CRF）和医疗固有规则推导的CT文本命名实体识别的方法。
预处理 -> 属性提取 -> 即时结构化
分词
基于字典、基于统计、基于理解
命名体识别
词的边界识别（难点）
基于规则和字典、基于统计
基于统计的方法主要包括：隐马尔可夫模型、最大熵、支持向量机和条件随机场
采用两者相结合来做处理
命名体识别的问题本质可以看做是序列标注问题
使用到的工具CRF++（用作命名体识别）
步骤：
确认标签体系、确认特征模板、预处理、训练
训练的数据文件和特征模板文件AND 测试文件
实体类别
| 类别 | 标注 | 样例 |
|---|---|---|
| 器官部位 | O | 脾脏，腹腔等 |
| 疾病 | D | 腹水，结实，积液等 |
| 状态 | S | 片团状 ，迂曲等 |
| 时期 | P | 动脉期，静脉期 |
| 性状 | T | 大小，形态，密度等 |
| 修饰词 | A | 未见，可见等 |
| 变化 | C | 增大，扩张等 |
| 数值 | N | 0.8cm，30HU等 |
| 数量 | Q | 九个，一枚等 |
| 程度 | De | 严重，稍微等 |
特征选取内部标注规则标注类别
例子
原始语句：
脾静脉增粗、迂曲，其内未见明显充盈缺损影。胆囊壁未见明显增厚。 中文分词及标注：
脾／ｎ，静脉／ｎ，增／ｖ，粗／ａ，、／ｗ，迂曲／ａ，，／ｗ，其内／ｒ，未见／ｎｚ，明显乂充盈／ｖ，缺损／ｖ，影／ｎｇ，。／ｗ，胆囊／ｎ，壁／ｎｇ，未见／ｎｚ，明显／ａ，增／ｖ，厚／ａ，。／ｗCRF标注结果：
脾／Ｏ－Ｂ，静脉／Ｏ－Ｅ，增／Ｃ－Ｂ，粗／Ｃ－Ｅ，、／Ｍ，迂曲／Ｓ－Ｓ，，／Ｍ，其内／Ｍ，未见／Ａ－Ｓ，明显／Ｍ，充盈／Ｄ－Ｂ，缺损／Ｄ－Ｉ，影／Ｄ－Ｅ，。脱，胆囊／０－Ｂ，壁／Ｏ－Ｅ，未见／Ａ－Ｓ，明显／Ｍ，增／Ｃ－Ｂ，厚／Ｃ－Ｅ，。／Ｍ合并相关内部标记得到实体：
脾静脉／〇，增粗／Ｃ，、／Ｍ，迂曲／Ｓ，，／Ｍ，其内／Ｍ，未见／Ａ，明显／Ｍ，充盈缺损影／Ｄ，。／Ｍ，胆囊壁／０，未见／Ａ，明显／Ｍ，增厚／Ｃ，。／Ｍ
…
因此我们可以得到样例中的实体有：“脾静脉”、“增粗”、“迂曲”、“未见”、“充盈缺损影”、“胆囊壁”、“未见”、“増厚”。
4，文本结构化算法
4,1 句子划分
句子划分主要可以分为两类：一是把多个语义连续的句子当做一个句子进行处理，二是把包含有多个内容的长句子，划分为多个独立的短句进行处理。使用CRF++进行句子序列标注
原始语句：
肝内外胆管未见扩张及异常密度灶，胆囊不大，壁不厚，其内未见阳性结石影。中文分词及标注：
肝／ｎ，内外／ｆ，胆管／ｎ，未见／ｎｚ，扩张／ｖｎ，及／ｃｃ，异常／ａ，密度／ｎ，灶／ｎ，，／ｗ，胆囊／ｎ，不大／ｄ，，／ｗ，壁／ｎｇ，不／ｄ，厚／ａ，，／ｗ，其内／ｒ，未见／ｎｚ，阳性／ｎ，结石／ｎｈｄ，影／ｎｇ，。／ｗＣＲＦ标注结果：２０肝／〇，内外／〇，胆管／〇，未见／〇，扩张／〇，及／〇，异常／〇，密度／〇，灶／〇，，／ｓ，胆囊／〇，不大／〇，，／〇，壁／〇，不／〇，厚／〇，，／〇，其内／〇，未见／〇，阳性／〇，结石／０，影／０，。／Ｓ
4.2 推导规则定义
推导规则分为两类：第一类为生成类型规则，第二类为推导类型规则。
规则A 规则D
生成类型规则： A D -> D A
推导类型规则：A D -> D C ==> A - > D -> C
4.3 结果归一化
词向量 word2Vec过程
- 分词 - 去除停用词 - 生成训练文本
- 单词 - 出现数量
- 构建词的哈夫曼树
5，结构化处理流程
- 预处理阶段
数据清洗，构建自定义词库，中文分词， - 属性提取阶段