介绍
英文题目：Conceptualized Representation Learning for Chinese Biomedical Text Mining
中文题目：中文生物医学文本挖掘中的概念化表征学习
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2008.10813.pdf
领域：自然语言处理，知识抽取
发表时间：2020
作者：Ningyu Zhang，阿里巴巴
被引量：14
代码和数据：https://github.com/alibaba-research/ChineseBLUE
模型下载：https://drive.google.com/open?id=1ccXRvaeox5XCNP_aSk_ttLBY695Erlok
阅读时间：2022.05.07
我的收获
获得了现成可用的医学BERT模型，以及大量带标注的数据集。
针对问题
医疗数据集与普通数据集分布不同，医疗词汇的长尾分布也很难从普通语料中学习，中文的词和短语更复杂一些。需要训练一个类似BERT的针对医疗的中文预训练模型。
本文贡献
- 提出了用于评价中文医疗语言模型的ChineseBLUE。
- 将实体和语言领域知识注入到模型，实现了基于医学的预训练模型MC-BERT。
相关工作
BERT类模型将语境引入建模。后续的改进包括：有效地利用外部知识，如知识图改进表征效果；通过控制BERT的MASK方法改进效果；BioBert利用医学领域数据训练模型，本文将结合上述几种方法，以训练中文医疗知识表征。
方法
相对BERT的改进有以下三部分：
全实体Masking
MC-BERT以BERT为基础，因BERT中文以字为单位，文中方法利用知识图和命名实体识别到的词，以词作为遮蔽单位，如：同时遮蔽“腹痛”两个字。从而引入了领域知识，实体包括：症状、疾病、检查、处治、药品等。
全跨度Masking
"肚子有一点疼" ，"腹部一阵一阵痛"，"腹痛"的意思都差不多，利用Autophrase获取短语，然后从阿里巴巴认知概念图抽取医学短语，利用领域知识扩充数据，并训练一个二进制分类器来过滤那些非生物医学短语。收集了医学百科全书中实体和属性的n-gram表征作为正样本，随机采样短语作为负样本。
医学数据训练
将BERT模型作为基础模型，用医学数据训练。
具体训练方法如下：
数据来源
下游任务
文中提出的ChineseBLUE评价数据集，具体任务包含：
- 命名实体识别（NER）：识别疾病、药物、症状等，医疗数据集包含中国电子健康档案标注的cEHRNER，和中国社区问题数据标注cMedQANER。
- 解释识别（PI）：评价两句话是否同意。医疗数据集名为cMedQQ，它由成对的查询组成。
- 问答（QA）：根据相似度对候选答案排序，对QA分配标签使之转化为二分类问题。使用了包含长文本的cMedQNLI和短文本的cMeQA。
- 信息检索（IR）：根据给定的搜索查询查找最相关的文档，可视为排序任务，具体数据集是cMedIR，它包含一系列的文档及其打分。
- 意图分类（IC）：目标是给文本打意图标签，可视为多标签分类任务，具体使用cMedIC数据集，它包含三个标签：无意图，弱意图，强意图。
- 文本分类（TC）：给句子打多个标签，使用cMedTC数据集，由具有多个标签的生物医学文本组成。
- 中文医疗对话数据集（CMDD）：包含医患对话的数据集。（文中评测未使用）
- 问题推理（QNLI）：其中包含问答对，并标注是否回答正确。（文中评测未使用）
具体数据量如下：
实验结果如下
对比BERT与MC-BERT：
展示Mask改进的有效性：
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