自然语言处理与医疗文本的知识抽取

本书主要介绍自然语言处理技术在医疗信息领域尤其是电子病历文本中的应用。本书首先对一些基础知识和技术做了介绍，然后给出相关技术在医疗信息领域的应用案例。本书还介绍了知识抽取的一些前沿技术与实践。 本书内容分为四大部分：基础知识、知识抽取、医疗电子病历研究与实践，以及前沿技术与实践。 第一部分包括第1～3章，主要介绍自然语言处理的基础知识、技术发展路线、相关任务以及词表示模型等。 第二部分包括第4～9章，主要介绍知识抽取的相关任务和技术，其中包括实体识别、关系抽取、领域自适应、多模态、小样本和实体与关系联合抽取等。 第三部分包括第10～12章，主要介绍自然语言处理技术在医疗文本领域的应用，其中包括电子病历实体关系分类体系、ICD（International Classification of Diseases，国际疾病分类）编码、电子病历事件元素抽取等。 第四部分包括第13～15章，主要介绍知识抽取的一些前沿技术及应用，如因果关系发现、小样本知识抽取及其在医疗知识抽取中的应用等。 本书可作为高校相关专业师生的学习用书和培训机构的教材，以及希望深研究自然语言处理算法的计算机工程师的参考书，也可作为对人工智能、深度学习和自然语言处理感兴趣的初学者与希望把人工智能应用到医疗领域的研究者学习用书。
【推荐语】
1.全彩印刷，自然语言处理在医疗文本上的智能应用图书，详细讲解医疗领域的前沿技术。 2.清华大学人工智能研究院知识智能研究中心主任李涓子倾情推荐。 3.作者是中国计算机学会-自然语言处理专业委员会委员，中国人工智能学会-青工委委员，参与IEEE国际标准《知识图谱架构》和国家标准《信息技术 人工智能 知识图谱技术框架》的制定。 4.面向医疗领域文本数据，针对电子病历中术语繁多、语法结构缺失、标注成本大、属性和关系复杂等问题，利用自然语言处理技术，从实体识别、关系抽取、事件抽取、对话等几方面行方法和技术的介绍。并附有实际案例讲解。
【作者】
刘永彬，博士、副教授，中国计算机学会-自然语言处理专业委员会执行委员，中国中文信息学会-语言与知识计算专业委员会委员，中国中文信息学会-自然语言生成与智能写作专业委员会委员，中国人工智能学会-青年工作委员会委员，中国人工智能学会-教育工作委员会委员；主要研究信息抽取、知识图谱构建，以及在医疗大数据、科学大数据和企业智能化信息服务等领域的应用；国际期刊Data Intelligence （MIT出版社）编委；多个CCF推荐国际会议PC（ACL，EMNLP，COLING，CIKM，NLPCC）；多个国际期刊审稿人；参与IEEE国际标准《知识图谱架构》和国家标准《信息技术 人工智能 知识图谱技术框架》的制定。 欧阳纯萍，博士，教授，中文信息学会-语言与知识计算专业委员会委员，湖南省普通高校青年骨干教师，湖南省大学计算机教学指导委员会委员。湖南省线下、线上优质本科课程、课程思政示范课程负责人，湖南省研究生精品思政课程负责人。曾获湖南省高等教育教学成果一等奖，湖南省教育教学改革发展优秀成果二等奖，湖南省计算机学会高等教育教学成果二等奖，中国电子学会电子信息科学技术三等奖。研究方向为网络表示学习和知识图谱及其在医药关系发现和疾病诊疗预测等领域的应用研究。参与IEEE国际标准《知识图谱架构》和国家标准《信息技术 人工智能 知识图谱技术框架》的制定。