通讯作者: 陈旭, chen_xu@winning.com.cn

DOI：10.12201/bmr.202207.00009

A Shared Embedding Strategy Based System for Clinical Findings Classification in Medical Dialogues

• 摘要：对在线医患对话中的临床发现进行阴阳性判别是实现自动化医疗问诊技术中不可或缺的一项基础任务。该文提出了一种医学对话阴阳性判别系统，在输入端设计了角色感知的输入序列和基于共享编码策略的辅助序列，通过正则化约束和交替归一化后处理提升系统性能。实验表明，该方法在2021年度中国健康信息处理大会（CHIP 2021）医学对话临床发现阴阳性判别任务的评测数据集上Macro-F1达到77.87%。

  关键词： 医学对话；阴阳性判别；预训练语言模型; ; 

   

  Abstract: The classification of positive and negative clinical findings in online medical dialogues is an essential task in automated diagnostic systems. This paper proposes a system for clinical findings classification in medical dialogues. The system consists of a speak-er-aware input sequence and a shared embedding strategy based auxiliary sequence at the input. A regularization approach and an alternating normalization postprocessing technique are applied to further improve the performance of the system. The experimental results show that the Macro-F1 score of the proposed method achieves 77.87% in the 7th China Health Information Processing Conference (CHIP 2021) Classifying Positive and Negative Clinical Findings in Medical Dialogues Task.

  Key words: medical dialogues; positive and negative classification; pre-trained language model

  提交时间：2022-07-04

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