基于预训练语言模型的疫情病例信息抽取框架构建方法

摘要

本发明提出基于预训练语言模型的疫情病例信息抽取框架构建方法，集成了命名实体识别网络和蕴含式类别预测网络的疫情病例信息抽取框架，本发明设计了一种感染病例的数据标注规则，提出一种基于预训练语言模型的信息抽取框架自动提取病例中的核心要素，其中，命名实体识别网络能准确地识别病例文本中的命名实体，定位病例传播路径的关键信息，蕴含式病例类别预测网络能够高效预测蕴含式类别，判断病例传播途径的主要形式，框架实现了病例文本的结构化表示，以进一步辅助疾病防控专家制定新型冠状病毒传播的干预措施。