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    融合多粒度全局信息的臨床問診信息抽取模型

    2022-04-08 11:23:58李珊如喬曉輝楊丹青
    關(guān)鍵詞:文檔注意力標(biāo)簽

    李珊如 喬曉輝 楊丹青 劉 彥

    (1.河北漢光重工有限責(zé)任公司, 河北 邯鄲 056017;2.河北省雙介質(zhì)動(dòng)力技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北 邯鄲 056017)

    0 引言

    電子病歷(Electronic Medical Record,EMR) 在現(xiàn)代醫(yī)療信息系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用,但醫(yī)生為病人寫電子病歷是一項(xiàng)非常耗費(fèi)精力和時(shí)間的任務(wù)。因此,為了減輕醫(yī)生的沉重負(fù)擔(dān),將醫(yī)患對(duì)話自動(dòng)轉(zhuǎn)換為電子病歷是近年來自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的新興課題。

    為了應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn),該文提出了一個(gè)新的醫(yī)學(xué)信息抽取模型,該模型充分利用了對(duì)話中潛在的相關(guān)上下文,這是因?yàn)楫?dāng)前轉(zhuǎn)折后的對(duì)話內(nèi)容可能會(huì)改變醫(yī)學(xué)實(shí)體的狀態(tài)。首先,模型從當(dāng)前對(duì)話窗口中檢索詞級(jí)的相關(guān)信息,并將整個(gè)窗口文本編碼為窗口。其次,該文在整個(gè)對(duì)話中合并2種類型的信息:1)細(xì)粒度信息。集成了整個(gè)對(duì)話中的所有共現(xiàn)詞特征。2)粗粒度信息。選擇一個(gè)信息最豐富的下方窗口作為該文的全局信息,并與當(dāng)前窗口進(jìn)行融合,從而預(yù)測(cè)所有可能的醫(yī)學(xué)標(biāo)簽。

    在試驗(yàn)中,該文用公開的研究性數(shù)據(jù)集MIE對(duì)該文的模型性能進(jìn)行評(píng)估。該文在完成MIE任務(wù)過程中獲得了48.61%的分?jǐn)?shù)(分?jǐn)?shù)為準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)),該結(jié)果是目前最先進(jìn)的結(jié)果,這也驗(yàn)證了該文所提出的模型的有效性。

    1 相關(guān)工作

    從醫(yī)學(xué)對(duì)話文本中提取信息是一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[3]提出通過一個(gè)管道模型(包括5個(gè)模塊)來生成電子病歷,主要研究基于規(guī)則與監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的提取醫(yī)學(xué)知識(shí)的方法。文獻(xiàn)[4]旨在提取癥狀及其對(duì)應(yīng)的狀態(tài),在工作中預(yù)先定義了186個(gè)癥狀和3個(gè)狀態(tài),還提出了一個(gè)跨屬性標(biāo)記模型,該模型預(yù)測(cè)所提到的癥狀的文本段,然后使用上下文特性進(jìn)一步預(yù)測(cè)癥狀名稱和狀態(tài)。還用BIO(即開端、內(nèi)部或其他)模式注釋了中文在線醫(yī)學(xué)對(duì)話。但是,該方法只將癥狀標(biāo)注為實(shí)體類別,而沒有考慮其狀態(tài),這與實(shí)際場(chǎng)景并不兼容。

    最新的工作是執(zhí)行MIE任務(wù),它有一個(gè)更詳細(xì)的標(biāo)注模式,其包括4個(gè)醫(yī)學(xué)類別、71個(gè)子項(xiàng)和5個(gè)狀態(tài)。研究人員提出的管道模型由4個(gè)子模塊組成,迭代地對(duì)整個(gè)標(biāo)簽集進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。雖然該文的標(biāo)簽與MIE是一致的,但是MIE部署了不合理的狀態(tài)更新機(jī)制,后續(xù)的狀態(tài)會(huì)盲目覆蓋之前的狀態(tài)。由該文對(duì)MIE數(shù)據(jù)集的分析可知,這種機(jī)制只對(duì)一小部分實(shí)體有效,對(duì)其他實(shí)體無效。

    2 模型

    該文所述的模型是一個(gè)端到端的臨床問診醫(yī)學(xué)信息抽取模型。模型的框架如圖1所示,它包括5個(gè)部分:1)窗口編碼層將原始輸入轉(zhuǎn)換為上下文。2) 細(xì)粒度文檔感知融合模塊。該模塊利用每個(gè)詞在全局對(duì)話中的共現(xiàn)實(shí)體信息。3) 標(biāo)簽-句子注意力機(jī)制。采用窗口對(duì)標(biāo)簽信息的相關(guān)度進(jìn)行建模。4) 粗粒度全局上下文信息融合模塊。該模塊將全局窗口中信息最豐富的窗口融合到當(dāng)前窗口中。5)MIE預(yù)測(cè)器模塊。該模塊用1個(gè)二分類器去預(yù)測(cè)標(biāo)簽集中的所有候選項(xiàng)。

    圖1 模型結(jié)構(gòu)圖

    2.1 窗口編碼層

    該文將2個(gè)連續(xù)的語(yǔ)句定義為1個(gè)窗口,分別由醫(yī)生和病人所表達(dá)的句子組成。因此,整個(gè)問診文本可以劃分為多個(gè)窗口={,,…,x},為窗口的個(gè)數(shù)。對(duì)于每個(gè)窗口x來說,該文連接醫(yī)患話語(yǔ),并使用BiLSTM網(wǎng)絡(luò)將其編碼為語(yǔ)境詞,如公式(1)所示。

    式中:x為窗口;h為窗口的LSTM隱層。

    對(duì)每個(gè)候選標(biāo)簽來說,該文也采用公式(1)所表述的方法將其編碼為標(biāo)簽h。該文的模型還設(shè)計(jì)了標(biāo)簽-句子注意機(jī)制,利用該機(jī)制對(duì)提取出來的詞級(jí)標(biāo)簽相關(guān)信息()在窗口()內(nèi)的上下文相關(guān)性進(jìn)行建模。因此,該文將標(biāo)簽h作為注意機(jī)制的一個(gè)詢問,從而計(jì)算窗口的注意力分?jǐn)?shù),進(jìn)而可以得到特定于標(biāo)簽的窗口c,如公式(2)~公式(4)所示。

    式中:a為注意力分?jǐn)?shù);p為注意力權(quán)重;c為特定于標(biāo)簽的窗口;h為第個(gè)窗口;h為標(biāo)簽。

    2.2 細(xì)粒度的文檔感知信息融合

    每個(gè)實(shí)體的狀態(tài)與整個(gè)對(duì)話中同一實(shí)體的所有實(shí)例有關(guān)。例如,對(duì)實(shí)體“冠心病”來說,上文窗口的“冠心病”狀態(tài)信息直接由下文窗口的“冠心病”決定。因此,為了獲得一些上下文知識(shí),模型必須將所有來自其他實(shí)例的整體信息利用到當(dāng)前實(shí)體中。

    通過利用MemoryNet,該文引入了每個(gè)實(shí)體的文檔感知。該文定義了1個(gè)內(nèi)存集={,},{,},…,{kv}為每個(gè)詞存儲(chǔ)對(duì)話中的所有共現(xiàn)詞的實(shí)例。其中,鍵值kx的詞嵌入向量;值v為第個(gè)詞的隱藏狀態(tài);為實(shí)例個(gè)數(shù)。詞嵌入在訓(xùn)練過程中會(huì)被微調(diào),從而更新記憶網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。

    對(duì)每個(gè)單詞x來說,為了融合其文檔感知,該文用其詞向量k作為注意力的鍵值,計(jì)算記憶集中隱藏狀態(tài)v之間的注意得分,如公式(5)所示。

    式中:d為單詞嵌入的維數(shù);o為注意力得分;k為鍵值v(轉(zhuǎn)置后)的值。

    文檔感知如公式(6)~公式(7)所示。

    式中:α為注意力分?jǐn)?shù);d為文檔感知;o為注意力得分;為單詞個(gè)數(shù);為文檔個(gè)數(shù)。

    該文將當(dāng)前詞的隱藏狀態(tài)h與文檔感知d融合,并將其提供給標(biāo)簽-句子注意力模塊,如公式(8)所示。

    式中:為超參數(shù),用于平衡隱藏狀態(tài)h和文檔感知d。

    2.3 標(biāo)簽-句子注意力機(jī)制

    標(biāo)簽-句子注意力機(jī)制在窗口g中對(duì)所提取的詞級(jí)標(biāo)簽相關(guān)信息h的上下文相關(guān)性進(jìn)行建模。具體來說,該文將標(biāo)簽h作為注意力機(jī)制中的一個(gè)查詢來計(jì)算窗口的注意力得分,從而該文可以獲得標(biāo)簽特定的窗口c,如公式(9)~公式(11)所示。

    式中:α為注意力分?jǐn)?shù);h為標(biāo)簽;p為注意力權(quán)重;c為標(biāo)簽特定的窗口。

    綜上可得,模型可以將當(dāng)前標(biāo)簽的信息融合到當(dāng)前的對(duì)話窗口中。

    2.4 粗粒度全局上下文信息融合

    因?yàn)楫?dāng)前窗口的狀態(tài)不僅由當(dāng)前對(duì)話窗口信息決定,而且還由下方窗口的相關(guān)信息決定,所以該文需要考慮窗口之間的交互信息。值得注意的是,由于狀態(tài)更新是基于下方的問診文本,而不是之前的文本,因此該文沒有必要考慮當(dāng)前窗口之前的窗口,即歷史信息。

    該文采用了一個(gè)動(dòng)態(tài)的注意機(jī)制來融合下方窗口信息。具體來說,該文將當(dāng)前窗口c作為注意力機(jī)制的查詢,將下面的窗口{c+1,…,c}作為鍵矩陣和值矩陣。當(dāng)當(dāng)前窗口下降時(shí),后續(xù)窗口的個(gè)數(shù)減少,最后一個(gè)窗口沒有后續(xù)窗口。

    其中,下方窗口中注意力得分最高的窗口c被認(rèn)為是對(duì)當(dāng)前窗口信息最充分的下方窗口,該文將采用c作為全局信息,并將其連接到當(dāng)前窗口,以輔助預(yù)測(cè)后續(xù)的狀態(tài)。具體步驟如下:給定當(dāng)前窗口c,計(jì)算下方窗口的注意力分?jǐn)?shù),如公式(12)~公式(13)所示(∈(+ 1,))。將注意力分?jǐn)?shù)最高的窗口c連接到該文當(dāng)前的窗口c,將其作為該文的全局c(如公式(14)所示),表示連接操作,如果當(dāng)前窗口是問診文本中的最后一個(gè)窗口,則c被設(shè)置為0。

    2.5 MIE預(yù)測(cè)器

    將全局-局部上下文聚合模塊c的輸出作為該模塊的輸入。具體來說,該文迭代每個(gè)MIE中的標(biāo)簽項(xiàng),并采用二分類器來預(yù)測(cè)該窗口是否表達(dá)了后續(xù)的MIE標(biāo)簽,如公式(15)~公式(16)所示。

    式中:forward為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);sigmoid為二分類器;c為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果;y為二分類概率。。

    3 試驗(yàn)

    該文在MIE數(shù)據(jù)集上進(jìn)行試驗(yàn)。首先,該文在3.1節(jié)中詳細(xì)地闡述了模型細(xì)節(jié)、基線和評(píng)價(jià)指標(biāo)。其次,在3.2節(jié)中提供了詳細(xì)的試驗(yàn)結(jié)果,也分析了不同模型成分對(duì)消融研究的影響。最后,該文提供了1個(gè)案例研究和1個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。

    3.1 基線模型與評(píng)估指標(biāo)

    在試驗(yàn)中,該文對(duì)MIE任務(wù)中提出的基線模型進(jìn)行了對(duì)比。其中,Plain-Classifier利用1個(gè)基本的類分類器模型,使用1條簡(jiǎn)單的策略來完成任務(wù)。MIE-single表示只考慮單個(gè)話語(yǔ)內(nèi)的交互的模型,所獲得的表示相互獨(dú)立。multi能夠捕捉不同話語(yǔ)之間的相互作用。為了獲取其他話語(yǔ)的相關(guān)狀態(tài)信息,它將類別表示作為查詢,獲取對(duì)狀態(tài)的注意值,然后獲得該話語(yǔ)的候選表示。

    對(duì)MIE任務(wù)來說,該文只使用對(duì)話級(jí)度量,因?yàn)榇翱诩?jí)度量包括大量的標(biāo)簽冗余,所以每個(gè)標(biāo)簽都可能被多次計(jì)算,從而對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。首先,該文將屬于同一個(gè)臨床問診窗戶的結(jié)果進(jìn)行合并。其次,評(píng)估每篇問話文本的結(jié)果。最后,報(bào)告測(cè)試集中的微平均值。

    對(duì)模型參數(shù)和試驗(yàn)設(shè)置來說,為了保證公平,該文基本上與MIE任務(wù)保持一致。該文使用300維Skip-Gram詞嵌入,預(yù)先訓(xùn)練了來自中國(guó)在線健康社區(qū)的醫(yī)學(xué)對(duì)話,前饋網(wǎng)絡(luò)和Bi-LSTM的隱藏狀態(tài)大小均為400。該文使用Adam優(yōu)化,使用學(xué)習(xí)率衰退和正則化來緩解過擬合問題,并采用根據(jù)驗(yàn)證集的得分進(jìn)行訓(xùn)練的提前停止(Early Stop)。

    3.2 結(jié)果與分析

    在測(cè)試集中,該文分別評(píng)估了該文所述模型在類別級(jí)(Category Only)和全級(jí)(Category and State)中的性能。其中,類別級(jí)表示模型只需要關(guān)注醫(yī)學(xué)標(biāo)簽本身,不需要關(guān)注其狀態(tài);而在全級(jí)中,模型只有在醫(yī)學(xué)標(biāo)簽和狀態(tài)都正確的狀態(tài)下才會(huì)被認(rèn)為模型預(yù)測(cè)是正確的。

    該試驗(yàn)結(jié)果見表1和表2。MIE-single和MIE-multi模型所獲得的結(jié)果都比Plain-Classifier模型獲得的結(jié)果好,這表明MIE體系結(jié)構(gòu)比基本的LSTM表示方法更有效。與MIE中的基線模型相比,該文的模型不僅可以捕獲話語(yǔ)和標(biāo)簽之間的交互,還可以整合來自以下窗口的信息。因此,該文提出的CLINER在類別級(jí)和全級(jí)評(píng)價(jià)中分別比這些基線高2.78%和0.58%(分值)。

    表1 MIE數(shù)據(jù)上類別級(jí)的試驗(yàn)結(jié)果

    表2 MIE數(shù)據(jù)上全級(jí)的試驗(yàn)結(jié)果

    同時(shí),該文對(duì)模型進(jìn)行消融試驗(yàn),從而評(píng)估在MIE數(shù)據(jù)中不同模型組件的有效性。其中,該文所述模型代表了具有最佳性能的所有模塊的完整模型。表3的結(jié)果表明,去除細(xì)粒度的文檔感知將導(dǎo)致值下降1.25%。該文可以推斷模型性能與實(shí)體的所有實(shí)例的信息有直接關(guān)系,這些信息決定了實(shí)體級(jí)狀態(tài)的變化。此外,在去掉粗粒度的全局上下文聚合的情況下,模型性能下降了1.70%,它沒有將信息量最大的窗口嵌入下面的文本中(以幫助當(dāng)前窗口捕獲狀態(tài)的變化)。如果忽略標(biāo)簽 - 句子注意力信息,那么模型的值在MIE任務(wù)中降低了1.12%,這表明標(biāo)簽句注意能夠捕捉當(dāng)前候選標(biāo)簽與話語(yǔ)之間的交互信息(會(huì)強(qiáng)調(diào)話語(yǔ)中最相關(guān)的單詞)。

    表3 不同設(shè)置下的消融試驗(yàn)

    為了進(jìn)一步驗(yàn)證該文所述模型的有效性,該文在測(cè)試集中挑選了圖2中的實(shí)例,并對(duì)對(duì)話級(jí)和窗口級(jí)注意力熱圖進(jìn)行可視化操作。對(duì)話級(jí)注意可視化表明,該文的模型檢測(cè)到與給定類別“心肌梗死”語(yǔ)義相關(guān)的標(biāo)記。該文可以很容易地發(fā)現(xiàn)標(biāo)簽“心肌梗死”與當(dāng)前窗口中權(quán)重最大的文本“心肌梗死”相關(guān)。

    圖2 該文所述模型的可視化例子

    為了進(jìn)一步確定狀態(tài),模型計(jì)算當(dāng)前窗口和以下窗口之間的注意分?jǐn)?shù)。該文選擇關(guān)注度最高的窗口2作為該文的全局信息,并將其添加到狀態(tài)預(yù)測(cè)中。在熱力圖中,該文注意到標(biāo)記“No”被突出顯示,并進(jìn)一步用作關(guān)鍵參考,以正確預(yù)測(cè)當(dāng)前窗口中給定標(biāo)簽的狀態(tài)為“negative”。而傳統(tǒng)的方法如果不考慮窗口2的信息,則無法正確預(yù)測(cè)該標(biāo)簽,最終導(dǎo)致該窗口狀態(tài)預(yù)測(cè)失敗。

    4 結(jié)論

    在該文中,該文建立了1個(gè)臨床醫(yī)學(xué)對(duì)話文本的信息抽取的模型,該模型由4個(gè)模塊組成,可以充分利用以下窗口中的相關(guān)上下文,從而更好地捕獲狀態(tài)的更新情況。在MIE任務(wù)中的試驗(yàn)表明,該文的模型可以有效地提高性能(性能優(yōu)于基線模型)。該模型在臨床試驗(yàn)中有較高的應(yīng)用價(jià)值,為提取臨床問診信息的提取提供了一種很有前景的解決方案。在未來的工作中,該文將進(jìn)一步利用標(biāo)簽中的內(nèi)部關(guān)系,嘗試將豐富的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識(shí)引入該文的模型中。

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