騰訊天衍實驗室斬獲CCKS2020試驗裝備NER任務冠軍

2020-12-11 CIO時代網

騰訊天衍實驗室斬獲CCKS2020試驗裝備NER任務冠軍

騰訊天衍實驗室斬獲CCKS2020試驗裝備NER任務冠軍

2020-11-16 16:17:46  來源：網際網路搶沙發

2020-11-16 16:17:46  來源：網際網路

摘要：

科技是提升醫療服務能力的有效手段，許多知名機構和科研工作者們長期致力於技術研究，並展現出應有的實力。

關鍵詞： 騰訊
      聚焦CCKS2020 騰訊天衍實驗室致力於大數據推動醫療應用

科技是提升醫療服務能力的有效手段，許多知名機構和科研工作者們長期致力於技術研究，並展現出應有的實力。近日，第十四屆全國知識圖譜與語義計算大會(CCKS2020)舉辦的知識圖譜與語義計算技術評測競賽結果公布，騰訊天衍實驗室從213支參賽隊伍中脫穎而出，斬獲試驗裝備鑑定領域實體抽取(NER)任務冠軍，體現了在實體抽取和知識圖譜領域的技術實力。

  (圖：CCKS 2020大會官網)

針對性數據與模型設計 奪得NER任務冠軍

第十四屆全國知識圖譜與語義計算大會由中國中文信息學會語言與知識計算專業委員會主辦，已經成為國內知識圖譜、語義技術、連結數據等領域的核心學術會議，聚集了自然語言理解、知識獲取、智能問答、圖資料庫等相關技術領域的研究人員和學者。CCKS技術評測則旨在為研究人員提供測試知識圖譜與語義計算技術、算法、及系統的平臺和資源，促進國內知識圖譜領域的技術發展。針對此次大會，CCKS 2020技術評測共設立8個相關主題評測任務，包含新冠知識圖譜構建與問答、面向中文電子病歷的醫療實體及事件抽取，面向試驗鑑定的命名實體識別等，吸引了眾多知名企業和高校的踴躍參與。在面向試驗鑑定的命名實體識別的主題評測任務中，騰訊天衍實驗室奪得冠軍。

  (圖：面向試驗鑑定的命名實體識別評測獲獎名次)

何為命名實體識別？簡言之，如何從海量的文本或網頁的原始數據中提取有價值的信息是行業知識圖譜構建的關鍵因素，信息抽取(Information Extraction，IE)作為自然語言處理技術的任務，重點在於從機器可讀取的非結構化或半結構化的文本中抽取信息，而命名實體識別(NER)則是IE任務的核心和基礎技術，旨在從文本中查找每個提及的命名實體並標記其類型。相比於通用領域NER任務，此次競賽任務由於試驗目的不同、被試對象有著自身較為特殊的語言形式，對NER任務帶來了全新的挑戰：一方面，試驗鑑定領域的可用標註語料稀少，訓練集只有400條;另一方面，實體類別間語義複雜度較高，需要依賴專業領域知識和準確的上下文理解。

針對此次實體識別任務，騰訊天衍實驗室全面識別任務特點，從數據和模型層面進行針對性的設計。首先，針對訓練數據樣本較少且樣本序列長度較長的問題設計了一種基於動態規劃的文本分割方法，將較長樣本分割為多個樣本，同時在切割時使得保留最多原始文本信息的前提下冗餘數據最少。其次，在模型層面上，基於樣本上下文依賴較強且位置關係明顯的特點，在輸入層把領域分詞信息融合到模型中，並且針對性的選取TENER、RTransfomer作為編碼器;編碼器的輸出結合CRF做實體的序列標註，針對模型輸出的結果進行融合和詞典矯正，最終結果為F值0.72128，奪得該賽道冠軍。

持續創新輸出技術實力 加速醫療科研領域落地應用

獲此成績非一朝一夕，在此之前，騰訊天衍實驗室就在日常的業務中把實驗室長期積累的相關技術落地到醫療領域的多個場景中，並且在實踐應用中進一步夯實技術實力。

比如疫情期間，騰訊天衍實驗室基於騰訊健康小程序推出的患者同小區查詢助手極大的方便了用戶查詢同小區患者信息，疫情智能問答助手則可以7*24小時解答用戶關於疫情的相關問題助力公眾科學防疫抗疫，累積服務用戶2000萬查詢人次。兩個智能助手應用到的核心技術之一就是NER技術，通過NER技術從無結構化文本中抽取相關實體並結合關係分類快速構建精準圖譜，從而支撐上層各項智能化應用。

具體來說，患者同小區查詢助手，主要利用NER技術從官方公布的患者信息文件中抽取出關鍵實體並構建患者畫像圖譜，從而實現患者同小區智能查詢的各項功能。對於疫情問答工具，則主要基於衛健委、醫院等公布的文檔，利用NER技術從中抽取治療、診斷、藥物、地區等相關實體，基於這些實體快速構建新冠肺炎相關的知識圖譜，利用知識圖譜支撐用戶問答服務，從而提高問答的準確性和智能性。

  NER為核心技術的疫情工具圖譜構建流程

騰訊天衍實驗室致力於長期在自然語言基礎能力、語言理解、信息抽取、知識圖譜構建等進行研究創新，並將成果運用到落地的醫療自然語言等場景，目前已構建醫療行業大規模知識圖譜，支持了數百家醫院的輔診、導診、疾病輔助診斷、智能用藥等產品，助力醫保、醫院、疾控中心和其他醫療機構的智能化知識挖掘和管理難題，實現知識化轉型。

在醫療健康領域，騰訊天衍實驗室專注於AI算法研究及落地，旨在依託NLP、知識圖譜、大數據、醫療影像等技術系統，將算法能力輸出到騰訊健康小程序、QQ瀏覽器、微信搜一搜等終端應用。與此同時，騰訊天衍實驗室還與鍾南山院士以及復旦腫瘤醫院等頭部醫院建立聯合實驗室，與牛津大學、蒙特婁大學、天津大學、微眾銀行AI部門等單位建立長期科研合作關係，目前已發表包括NIPS、KDD等多篇頂級學術論文，通過聯合社會各界進行技術深入研究，騰訊天衍實驗室將進一步加速科研應用落地，以服務於臨床應用。

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責編：chenjian

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