(57)【要約】  本開示の実施例は、医療テキスト中の医療エンティティを識別するための方法および装置を提供する。当該方法において、医療テキストを複数の単語に分割する。複数の単語の各々を対象単語とする。対象単語に対し、当該対象単語の局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャを特定する。ここで、局所的アノテーションフィーチャには、当該対象単語が含まれ、包括的アノテーションフィーチャには、当該対象単語と識別済み医療エンティティとの関係が含まれる。次に、当該対象単語の局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャに基づいて、当該対象単語のタグを複数のタグ候補から特定する。それから、当該対象単語のタグに基づいて、当該対象単語と当該対象単語より前の単語との組合せ関係を取得する。前記組合せ関係は、組合せと非組合せを含む。それから、当該組合せ関係に基づいて、組み合わせた単語を医療エンティティとして識別する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療テキスト中の医療エンティティを識別するための方法において、
前記医療テキストを複数の単語に分割することと、
前記複数の単語の各々を対象単語とし、前記対象単語に対し、前記対象単語が含まれる局所的アノテーションフィーチャと、前記対象単語と識別済み医療エンティティとの関係が含まれる包括的アノテーションフィーチャを特定する処理と、前記対象単語の前記局所的アノテーションフィーチャと前記包括的アノテーションフィーチャに基づいて、前記対象単語のタグを複数のタグ候補から特定する処理と、前記対象単語のタグに基づいて、前記対象単語と前記対象単語より前の単語との組合せか非組合せの組合せ関係を取得する処理とを実行することと、
前記組合せ関係に基づいて、組み合わせた単語を医療エンティティとして識別することとを含む医療テキスト中の医療エンティティを識別するための方法。
【請求項２】
前記複数のタグ候補は、
前記単語が医療エンティティの共有開始部分であることを示すように構成された第１タグと、
前記単語が医療エンティティの非共有開始部分であることを示すように構成された第２タグと、
前記単語が医療エンティティの連続部分であることを示すように構成された第３タグと、
前記単語が非医療エンティティの一部であることを示し、医療エンティティの識別処理の実施を指示するように構成された第４タグと、
前記単語が非医療エンティティの一部であることを示し、医療エンティティの識別処理の非実施を示すように構成された第５タグとを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記対象単語の前記局所的アノテーションフィーチャと前記包括的アノテーションフィーチャに基づいて、前記対象単語のタグを複数のタグ候補から特定することは、
前記対象単語の前記局所的アノテーションフィーチャと前記包括的アノテーションフィーチャに基づいて、前記複数のタグ候補ごとに、当該タグ候補が前記対象単語のタグである確率を計算することと、
最大確率を有するタグ候補を前記対象単語のタグとして特定することとを含む請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記確率は、最大エントロピーモデルを用いて計算される請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記対象単語のタグに基づいて、前記対象単語と前記対象単語より前の単語との組合せ関係を取得することは、
前記タグが前記第１タグである場合、前記タグは、その１つ前のタグと組み合わせられず、
前記タグが前記第３タグである場合、前記タグは、その１つ前の第１タグまたは第２タグまたは第３タグと組み合わせられ、
前記タグが前記第２タグである場合、
前記対象単語の組合せフィーチャと、前記対象単語より１つ前の第１タグまたは第２タグを有する単語の組合せフィーチャを特定し、前記組合フィーチャが、対応する単語に含まれる形態素を含み、
前記対象単語の組合せフィーチャと前記対象単語より１つ前の第１タグまたは第２タグを有する単語の組合せフィーチャに基づいて、タグ組合せ確率とタグ非組合せ確率を計算し、
前記タグ組合せ確率がタグ非組合せ確率より大きくなることに応じて、前記第２タグは、前記第２タグより１つ前の第１タグまたは第２タグと組み合わせられ、
前記タグ組合せ確率がタグ非組合せ確率以下であることに応じて、前記第２タグは、前記第２タグより１つ前の第１タグまたは第２タグと組み合わせられず、
前記タグが前記第４タグである場合、前記タグは、前記タグより１つ前のタグと組み合わせられず、医療エンティティの識別処理が実行され、
前記タグが前記第５タグである場合、前記タグは、前記タグより１つ前のタグと組み合わせられず、
前記タグの組合せに基づいて、前記タグに対応する単語の組合せ関係を特定することを含む請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記局所的アノテーションフィーチャは、前記対象単語より前のＸ個の単語および前記対象単語より後ろのＸ個の単語をさらに含み、
Ｘは、自然数である請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記局所的アノテーションフィーチャは、前記対象単語の品詞、前記対象単語より前のＸ個の単語の品詞および前記対象単語より後ろのＸ個の単語の品詞をさらに含む請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記包括的アノテーションフィーチャは、前記対象単語より前のＹ個の単語と識別済み医療エンティティとの関係、および、前記対象単語より後ろのＹ個の単語と識別済み医療エンティティとの関係をさらに含み、
Ｙは、自然数である請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記包括的アノテーションフィーチャは、前記対象単語が識別済み医療エンティティに含まれるか否か、前記対象単語より前のＹ個の単語が識別済み医療エンティティに含まれるか否か、および前記対象単語より後ろのＹ個の単語が識別済み医療エンティティに含まれるか否かを含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記組合せフィーチャは、対応する単語より前のＺ個の単語に含まれる形態素、および、対応する単語より後ろのＺ個の単語に含まれる形態素をさらに含み、
Ｚは、自然数である請求項５に記載の方法。
【請求項１１】
前記組合せフィーチャは、対応する単語に含まれる形態素、対応する単語より前のＺ個の単語、対応する単語より後ろのＺ個の単語、対応する単語より前のＺ個の単語に含まれる形態素、および対応する単語より後ろのＺ個の単語に含まれる形態素を含む請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記タグ組合せ確率とタグ非組合せ確率は、最大エントロピーモデルを用いて計算される請求項５に記載の方法。
【請求項１３】
前記最大エントロピーモデルは、最適化アルゴリズムを用いて訓練することによって得られる請求項４または１２に記載の方法。
【請求項１４】
少なくとも１つのプロセッサと、
コンピュータプログラムが格納された少なくとも１つのメモリとを含む医療テキスト中の医療エンティティを識別するための装置において、
前記コンピュータプログラムが前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、
前記医療テキストを複数の単語に分割することと、
前記複数の単語の各々を対象単語とし、前記対象単語に対し、前記対象単語が含まれる局所的アノテーションフィーチャと、前記対象単語と識別済み医療エンティティとの関係が含まれる包括的アノテーションフィーチャを特定する処理と、前記対象単語の前記局所的アノテーションフィーチャと前記包括的アノテーションフィーチャに基づいて、前記対象単語のタグを複数のタグ候補から特定する処理と、前記対象単語のタグに基づいて、前記対象単語と前記対象単語より前の単語との組合せか非組合せの組合せ関係を取得する処理とを実行することと、
前記組合せ関係に基づいて、組み合わせられた単語を医療エンティティとして識別することとを前記装置に行わせる医療テキスト中の医療エンティティを識別するための装置。
【請求項１５】
前記複数のタグ候補は、
前記単語が医療エンティティの共有開始部分であることを示すように構成された第１タグと、
前記単語が医療エンティティの非共有開始部分であることを示すように構成された第２タグと、
前記単語が医療エンティティの連続部分であることを示すように構成された第３タグと、
前記単語が非医療エンティティの一部であることを示し、医療エンティティの識別処理の実施を指示するように構成された第４タグと、
前記単語が非医療エンティティの一部であることを示し、医療エンティティの識別処理の非実施を示すように構成された第５タグとを含む請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記コンピュータプログラムが前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される場合、
前記装置は、
前記対象単語の前記局所的アノテーションフィーチャと前記包括的アノテーションフィーチャに基づいて、前記複数のタグ候補ごとに、当該タグ候補が前記対象単語のタグである確率を計算することと、
最大確率を有するタグ候補を前記対象単語のタグとして特定することによって、
前記対象単語の前記局所的アノテーションフィーチャと前記包括的アノテーションフィーチャに基づいて前記対象単語のタグを複数のタグ候補から特定する請求項１４または１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記確率は、最大エントロピーモデルを用いて計算される請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記コンピュータプログラムが前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される場合、
前記装置は、
前記タグが前記第１タグである場合、前記タグは、その１つ前のタグと組み合わせられず、
前記タグが前記第３タグである場合、前記タグは、その１つ前の第１タグまたは第２タグまたは第３タグと組み合わせられ、
前記タグが前記第２タグである場合、
前記対象単語の組合せフィーチャと、前記対象単語より１つ前の第１タグまたは第２タグを有する単語の組合せフィーチャを特定し、前記組合フィーチャが、対応する単語に含まれる形態素を含み、
前記対象単語の組合せフィーチャと前記対象単語より１つ前の第１タグまたは第２タグを有する単語の組合せフィーチャに基づいて、タグ組合せ確率とタグ非組合せ確率を計算し、
前記タグ組合せ確率がタグ非組合せ確率より大きくなることに応じて、前記第２タグは、前記第２タグより１つ前の第１タグまたは第２タグと組み合わせられ、
前記タグ組合せ確率がタグ非組合せ確率以下であることに応じて、前記第２タグは、前記第２タグより１つ前の第１タグまたは第２タグと組み合わせられず、
前記タグが前記第４タグである場合、前記タグは、前記タグより１つ前のタグと組み合わせられず、医療エンティティの識別処理が実行され、
前記タグが前記第５タグである場合、前記タグは、前記タグより１つ前のタグと組み合わせられず、
前記タグの組合せに基づいて、前記タグに対応する単語の組合せ関係を特定することによって、
前記対象単語のタグに基づいて、前記対象単語と前記対象単語より前の単語との組合せ関係を取得する請求項１５に記載の装置。
【請求項１９】
前記局所的アノテーションフィーチャは、前記対象単語より前のＸ個の単語および前記対象単語より後ろのＸ個の単語をさらに含み、
Ｘは、自然数である請求項１４に記載の装置。
【請求項２０】
前記局所的アノテーションフィーチャは、前記対象単語の品詞、前記対象単語より前のＸ個の単語の品詞および前記対象単語より後ろのＸ個の単語の品詞をさらに含む請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記包括的アノテーションフィーチャは、前記対象単語より前のＹ個の単語と識別済み医療エンティティとの関係、および、前記対象単語より後ろのＹ個の単語と識別済み医療エンティティとの関係をさらに含み、
Ｙは、自然数である請求項１４に記載の装置。
【請求項２２】
前記包括的アノテーションフィーチャは、前記対象単語が識別済み医療エンティティに含まれるか否か、前記対象単語より前のＹ個の単語が識別済み医療エンティティに含まれるか否か、および前記対象単語より後ろのＹ個の単語が識別済み医療エンティティに含まれるか否かを含む請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
前記組合せフィーチャは、対応する単語より前のＺ個の単語に含まれる形態素、および、対応する単語より後ろのＺ個の単語に含まれる形態素をさらに含み、
Ｚは、自然数である請求項１８に記載の装置。
【請求項２４】
前記組合せフィーチャは、対応する単語に含まれる形態素、対応する単語より前のＺ個の単語、対応する単語より後ろのＺ個の単語、対応する単語より前のＺ個の単語に含まれる形態素、および対応する単語より後ろのＺ個の単語に含まれる形態素を含む請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記タグ組合せ確率とタグ非組合せ確率は、最大エントロピーモデルを用いて計算される請求項１８に記載の装置。
【請求項２６】
前記最大エントロピーモデルは、最適化アルゴリズムを用いて訓練することによって得られる請求項１７または２５に記載の装置。
【請求項２７】
コンピュータプログラムが格納されたコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムは、プロセッサによって実行されると、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の医療テキスト中の医療エンティティを識別するための方法のステップを実現するコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１７年０７月２０日に中国特許庁に提出された中国特許出願２０１７１０５９４５０３．Ｘの優先権を主張し、その全ての内容が援用により本願の一部として本願に取り込まれる。
【０００２】
本開示は、医療データ処理の技術分野に係り、具体的に、医療テキスト中の医療エンティティを識別するための方法および装置に係る。
【背景技術】
【０００３】
医療情報技術の発達に伴い、多数の利用可能な電子医療テキスト（電子カルテや身体検査報告など）が出現している。これらの医療テキストは、臨床判断システムを支援することに用いられる。しかし、電子医療テキストのほとんどが自然言語で書かれるため、電子医療テキスト中の有用な情報は、構造化データに依存する臨床判断システムによって直接使用されることができない。電子医療テキストを最大限に活用するために、自然言語から構造化データを抽出することができる自然言語処理技術は、臨床医学の分野で広く注目されている。臨床自然言語処理の基本タスクとして、医療エンティティの識別は、常に医学界で注目されている。医療エンティティは、通常、薬物、問題（疾患および症状を含む）、検査および治療に関連する単語を含む。医療エンティティは、連続的な医療エンティティ（連続した単語からなる医療エンティティ）および非連続的な医療エンティティ（非連続的な単語からなる医療エンティティ）を含む。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本明細書に記載する実施例は、医療テキスト中の医療エンティティを識別するための方法および装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の第１態様として、医療テキスト中の医療エンティティを識別するための方法を提供する。当該方法において、医療テキストを複数の単語に分割する。複数の単語の各々を対象単語とする。対象単語に対し、当該対象単語の局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャを特定する。ここで、局所的アノテーションフィーチャには、当該対象単語が含まれ、包括的アノテーションフィーチャには、当該対象単語と識別済み医療エンティティとの関係が含まれる。次に、当該対象単語の局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャに基づいて、当該対象単語のタグを複数のタグ候補から特定する。それから、当該対象単語のタグに基づいて、当該対象単語と当該対象単語より前の単語との組合せ関係を取得する。前記組合せ関係は、組合せと非組合せを含む。それから、当該組合せ関係に基づいて、組み合わせられた単語を医療エンティティとして識別する。
【０００６】
本開示の実施例において、複数のタグ候補は、第１タグと、第２タグと、第３タグと、第４タグと、第５タグとを含む。第１タグは、前記単語が医療エンティティの共有開始部分であることを示すように構成される。第２タグは、前記単語が医療エンティティの非共有開始部分であることを示すように構成される。第３タグは、前記単語が医療エンティティの連続部分であることを示すように構成される。第４タグは、前記単語が非医療エンティティの一部であることを示し、医療エンティティの識別処理の実施を指示するように構成される。第５タグは、前記単語が非医療エンティティの一部であることを示し、医療エンティティの識別処理の非実施を示すように構成される。
【０００７】
本開示の実施例において、当該対象単語の局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャに基づいて、当該対象単語のタグを複数のタグ候補から特定するステップにおいて、当該対象単語の局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャに基づいて、複数のタグ候補ごとに、当該タグ候補が当該対象単語のタグである確率を計算する。それから、最大確率を有するタグ候補を当該対象単語のタグとして特定する。
【０００８】
本開示の実施例において、当該確率は、最大エントロピーモデルを用いて計算される。
【０００９】
本開示の実施例において、前記対象単語のタグに基づいて、前記対象単語と前記対象単語より前の単語との組合せ関係を取得するステップにおいて、以下の処理を含む。前記タグが前記第１タグである場合、前記タグは、その１つ前のタグと組み合わせられない。前記タグが前記第３タグである場合、前記タグは、その１つ前の第１タグ、第２タグまたは第３タグと組み合わせられる。前記タグが前記第２タグである場合、前記対象単語の組合せフィーチャと、前記対象単語より１つ前の第１タグまたは第２タグを有する単語の組合せフィーチャを特定する。ここで、前記組合せフィーチャは、対応する単語に含まれる形態素を含む。前記対象単語の組合せフィーチャと前記対象単語より１つ前の第１タグまたは第２タグを有する単語の組合せフィーチャに基づいて、タグ組合せ確率とタグ非組合せ確率を計算する。前記タグ組合せ確率がタグ非組合せ確率より大きくなることに応じて、前記第２タグは、前記第２タグより１つ前の第１タグまたは第２タグと組み合わせられる。前記タグ組合せ確率がタグ非組合せ確率以下であることに応じて、前記第２タグは、前記第２タグより１つ前の第１タグまたは第２タグと組み合わせられない。前記タグが前記第４タグである場合、前記タグは、前記タグより１つ前のタグと組み合わせられず、医療エンティティの識別処理が実行される。前記タグが前記第５タグである場合、前記タグは、前記タグより１つ前のタグと組み合わせられない。前記タグの組合せに基づいて、前記タグに対応する単語の組合せ関係を特定する。
【００１０】
本開示の実施例において、前記局所的アノテーションフィーチャは、前記対象単語より前のＸ（自然数）個の単語および前記対象単語より後ろのＸ個の単語をさらに含む。
【００１１】
本開示の実施例において、前記局所的アノテーションフィーチャは、前記対象単語の品詞、前記対象単語より前のＸ個の単語の品詞および前記対象単語より後ろのＸ個の単語の品詞をさらに含む。
【００１２】
本開示の実施例において、前記包括的アノテーションフィーチャは、前記対象単語より前のＹ（自然数）個の単語と識別済み医療エンティティとの関係、および、前記対象単語より後ろのＹ個の単語と識別済み医療エンティティとの関係をさらに含む。
【００１３】
本開示の実施例において、前記包括的アノテーションフィーチャは、前記対象単語が識別済み医療エンティティに含まれるか否か、前記対象単語より前のＹ個の単語が識別済み医療エンティティに含まれるか否か、および前記対象単語より後ろのＹ個の単語が識別済み医療エンティティに含まれるか否かを含む。
【００１４】
本開示の実施例において、組合せフィーチャは、対応する単語より前のＺ（自然数）個の単語に含まれる形態素、および、対応する単語より後ろのＺ個の単語に含まれる形態素をさらに含む。
【００１５】
本開示の実施例において、組合せフィーチャは、対応する単語に含まれる形態素、対応する単語より前のＺ個の単語、対応する単語より後ろのＺ個の単語、対応する単語より前のＺ個の単語に含まれる形態素、および対応する単語より後ろのＺ個の単語に含まれる形態素を含む。
【００１６】
本開示の実施例において、タグ組合せ確率とタグ非組合せ確率は、最大エントロピーモデルを用いて計算される。
【００１７】
本開示の実施例において、前記最大エントロピーモデルは、最適化アルゴリズムを用いて訓練することによって得られる。
【００１８】
本開示の第２態様として、医療テキスト中の医療エンティティを識別するための装置を提供する。当該装置は、少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータプログラムが格納された少なくとも１つのメモリとを含む。前記コンピュータプログラムが前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記装置は、下記の処理を実施する。医療テキストを複数の単語に分割する。前記複数の単語の各々を対象単語とし、前記対象単語に対し以下の処理を実施する。前記対象単語の局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャを特定する。ここで、前記局所的アノテーションフィーチャには、前記対象単語が含まれる。前記包括的アノテーションフィーチャには、前記対象単語と識別済み医療エンティティとの関係が含まれる。前記対象単語の前記局所的アノテーションフィーチャと前記包括的アノテーションフィーチャに基づいて、前記対象単語のタグを複数のタグ候補から特定する。前記対象単語のタグに基づいて、前記対象単語と前記対象単語より前の単語との組合せ関係を取得する。前記組合せ関係は、組合せと非組合せを含む。当該組合せ関係に基づいて、組み合わせられた単語を医療エンティティとして識別する。
【００１９】
本開示の第３態様として、コンピュータプログラムが格納されたコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供する。コンピュータプログラムは、プロセッサによって実行されると、上述した医療テキスト中の医療エンティティを識別するための方法のステップを実現する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
本開示の実施例の技術手段をより明確に説明するために、以下、実施例の図面を簡単に説明する。なお、以下で記載される図面は、単に本開示の一部の実施例に係るものであり、本開示を限定するものではない。
【００２１】
【図１】本開示の実施例の医療テキスト中の医療エンティティを識別するための方法のフローチャートである。
【図２】図１に示す実施例において複数のタグ候補から当該対象単語のタグを特定するプロセスの例示的なフローチャートである。
【図３】主に図１に示す実施例における単語組合せ関係の特定プロセスを具体的に記載する例示的なフローチャートである。
【図４】本開示の実施例の医療テキスト中の医療エンティティを識別するための装置の概略的なブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本開示の実施例の目的、技術手段及び利点をより明確にするために、以下、図面を参照しながら、本開示の実施例の技術手段を明確且つ完全的に記載する。明らかに、記載される実施例は、本開示の実施例の一部であり、全てではない。記載される本開示の実施例に基づき、当業者が創造性の作業を付さなくても為しえる全ての実施例は、いずれも本開示の保護範囲に属するものである。
【００２３】
別途定義されない限り、本明細書で使用される全ての用語（技術用語および科学用語を含む）は、当業者によって一般的に理解されるのと同じ意味を有する。一般的に使用される辞書に定義されているような用語は、本明細書において別途明確に定義されていない限り、明細書でその前後の記載および関連技術における意味と一致する意味を有すると解釈されるべきであり、理想化された形式または過度に正式な形式で解釈されないことがさらに理解される。
【００２４】
現在、医療エンティティの識別方法は、主に連続的な医療エンティティの識別に焦点を当てているが、実際の医療テキストには、非連続的な医療エンティティも存在する。例えば、医療テキストの「ＥＧＤ  ｓｈｏｗｅｄ  ｈｉａｔａｌ  ｈｅｒｎｉａ  ａｎｄ  ｌａｃｅｒａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｄｉｓｔａｌ  ｅｓｏｐｈａｇｕｓ．」において、「ｈｉａｔａｌ  ｈｅｒｎｉａ」および「ｌａｃｅｒａｔｉｏｎ  ｄｉｓｔａｌ  ｅｓｏｐｈａｇｕｓ」は、２つの医療エンティティである。「ｈｉａｔａｌ  ｈｅｒｎｉａ」は、連続的な医療エンティティであり、「ｌａｃｅｒａｔｉｏｎ  ｄｉｓｔａｌ  ｅｓｏｐｈａｇｕｓ」は、非連続的な医療エンティティである。
【００２５】
本開示の実施例は、英語の医療テキストを例として医療エンティティの識別方法を説明するが、当業者は、本開示の実施例による方法を使用して他の言語（例えば、中国語）の医療テキストを識別する方法および装置も本開示の保護範囲内に入ると理解すべきである。
【００２６】
図１は、本開示の実施例の医療テキスト中の医療エンティティを識別するための方法のフローチャートである。
【００２７】
図１に示すように、ステップＳ１０２において、医療テキストを複数の単語に分割する。英語の医療テキストの場合、単語間のスペースに基づいて医療テキストを複数の単語に分割することができる。中国語の医療テキストの場合、本発明の実施例において、入力された医療テキストに対し、自然言語処理技術を用いて構文解析をして医療テキストを複数の単語に分割することができる。本開示の実施例において、例えば条件付確率場アルゴリズムやスタンフォード大学によって提供されるｓｔａｎｆｏｒｄ−ｓｅｇｍｅｎｔｅｒなど、構文解析アルゴリズムやツールを用いて、医療テキストの前処理が行われる。一部実施例において、医療テキストに句読点が含まれる場合、句読点も単語として扱われる。
【００２８】
ステップＳ１０４において、複数の単語の各々を対象単語とし、対象単語ごとに、当該対象単語の局所的アノテーションフィーチャおよび包括的アノテーションフィーチャを特定する。
【００２９】
本開示の実施例において、局所的アノテーションフィーチャは、対象単語を含むことができる。局所的アノテーションフィーチャは、対象単語より前のＸ個の単語、および前記対象単語より後ろのＸ個の単語を含むこともできる。さらに、局所的アノテーションフィーチャは、対象単語の品詞および対象単語より前のＸ個の単語の品詞および前記対象単語より後ろのＸ個の単語の品詞をさらに含むことができる。ここで、Ｘは、自然数である。例えば、局所的アノテーションフィーチャは、対象単語、対象単語より前の３つの単語、対象単語より後ろの３つの単語、対象単語の品詞、対象単語より前の３つの単語の品詞および対象単語より後ろの３つの単語の品詞を含む。
【００３０】
本開示の実施例において、包括的アノテーションフィーチャは、対象単語と識別済み医療エンティティとの関係を含むことができる。識別済み医療エンティティは、現在の医療テキストでの識別された医療エンティティを含むことができ、他の医療テキストでの識別された医療エンティティも含むことができる。さらに、包括的アノテーションフィーチャは、対象単語より前のＹ個の単語と識別済み医療エンティティとの間の関係、および前記対象単語より後ろのＹ個の単語と識別済み医療エンティティとの間の関係をさらに含むことができる。ここで、Ｙは、自然数である。例えば、包括的アノテーションフィーチャは、対象単語が識別済み医療エンティティに含まれているか否か、対象単語より１つ前の単語が識別済み医療エンティティに含まれているか否か、および対象単語より１つ後ろの単語が識別済み医療エンティティに含まれているか否かを含む。
【００３１】
ステップＳ１０６において、対象単語の局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャに基づいて、複数のタグ候補から対象単語のタグを特定する。
【００３２】
本開示の実施例において、複数のタグ候補は、例えば、第１タグＨＢ、第２タグＤＢ、第３タグＩ、第４タグＯＹおよび第５タグＯＮを含むことができる。第１タグＨＢは、前記単語が医療エンティティの共有開始部分であることを示すために用いられる。第２タグＤＢは、前記単語が医療エンティティの非共有開始部分であることを示すために用いられる。第３タグＩは、前記単語が医療エンティティの連続部分であることを示すために用いられる。第４タグＯＹは、前記単語が非医療エンティティの一部であることを示し、医療エンティティの識別処理の実施を指示するために用いられる。第５タグＯＮは、前記単語が非医療エンティティの一部であることを示し、医療エンティティの識別処理の非実施を指示するために用いられる。
【００３３】
より具体的には、図２において、図１に示す実施例で複数のタグ候補から対象単語のタグを特定する例示的なプロセスを説明する。図２に示す例では、ステップＳ２０４において、複数のタグ候補ごとに、当該タグ候補が対象単語のタグである確率を計算する。本開示の実施例において、対象単語の局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャに基づいて、最大エントロピーモデルによって複数のタグ候補（例えば、第１タグから第５タグの複数のタグ）のそれぞれの確率を取得することができる。最大エントロピーモデルは、例えば以下のように示される。
【００３４】
【数１】
2020527762.tif 000003
ここで、ｗｉは、Ｎ次元の列ベクトルのパラメータを示す。１≦ｉ≦Ｋ（Ｋ：タグ総数）。ｘは、対応する対象単語のＮ次元のフィーチャベクトルを示す。ｃｉは、ｉ番目のタグを示す（本実施例において、ｃ１は第１タグ、ｃ２は第２タグを示し、以下同様である）。ｐ（ｃｉ｜ｘ）は、ｘに対応するステータスでタグがｃｉであると特定する確率を示す。ｘには、対象単語の局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャが含まれる。局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャのパラメータ数によって、ｘの次元Ｎの大きさが決まる。局所的アノテーションフィーチャおよび包括的アノテーションフィーチャ内の１つまたは複数のパラメータが存在しない場合、存在しないパラメータをヌルシンボルで示す。
【００３５】
本開示の実施例において、下記目的関数（２）の最小化によってｗｉを訓練することができる。
【００３６】
【数２】
2020527762.tif 000004
ここで、Ｗ∈ＲＫ×Ｎは、パラメータ行列を示す。Ｗの第ｉ行ベクトルは、ｗｉと示される。ｇｊは、ｊ番目の訓練単語に対応するタグを示す。ｐ（ｇｊ）は、ｊ番目の訓練単語に対応するタグがｇｊである確率を示す。Ｍは、訓練単語数を示す。λは、Ｌ２正規化項の係数を示し、λ＞０。
【００３７】
ｗｉの訓練プロセスにおいて、初期値を有するパラメータ行列Ｗを予め設定しておき、訓練用のＭ個の訓練単語に対応するｘを式（１）に代入して、Ｍ個の訓練単語のｐ（ｇｊ）を求める。次に、更新されたＷを、最適化アルゴリズムを用いて取得する。Ｗを更新するプロセスは、Ｗにおける要素の値が安定する傾向があり、ｗｉの訓練プロセスが終了するまで繰り返される。このようにして得られたＷを式（１）に用いる。選択可能に、最適化アルゴリズムは、Ｍｉｎｉ−ｂａｔｃｈｅｄ  ＡｄａＧｒａｄアルゴリズムを用いることができる。
【００３８】
ステップＳ２０４では、ｉが異なる値をとる場合の確率ｐ（ｃｉ｜ｘ）を計算する。
【００３９】
ステップＳ２０６では、最大確率ｐ（ｃｉ｜ｘ）を有するタグ候補ｃｉを対象単語のタグとして特定する。
【００４０】
図１に戻って、ステップＳ１０８において、対象単語のタグに基づいて、対象単語と対象単語より前の単語との組合せ関係を取得する。当該組合せ関係は、組合せと非組合せを含む。
【００４１】
図３は、図１に示す実施例のより具体的な例であり、単語組合せ関係の特定プロセス（Ｓ１０８）を詳細に示している。
【００４２】
ステップＳ１０６において対象単語のタグを特定した後に、ステップＳ３０２において、現在のタグが第４タグＯＹであるか否かを特定する。第４タグＯＹは、対象単語が非医療エンティティの一部であり、医療エンティティの識別処理の実施を指示する。対象単語のタグによって、医療エンティティの識別処理の実施が指示される場合、対象単語のタグより前の、対応する単語が医療エンティティの一部になりうることを指示する各タグの組合せを特定する。対応する単語が医療エンティティの一部になりうることを指示する各タグは、例えば、第１タグＨＢ、第２タグＤＢおよび第３タグ１を含む。現在のタグが第４タグＯＹではないと特定した場合（ステップＳ３０２において「ＮＯ」の場合）には、ステップＳ１０６に戻り、引き続き次の単語のタグを特定する。
【００４３】
現在のタグが第４タグＯＹであると特定した場合（ステップＳ３０２において「ＹＥＳ」の場合）には、第４タグＯＹより前の各タグの組合せを特定する。
【００４４】
ステップＳ３０４において、現在のタグの１つ前のタグを現在のタグとする。例えば、現在のタグが第４タグＯＹである場合には、第４タグＯＹの１つ前のタグを現在のタグとする。
【００４５】
ステップＳ３０６において、現在のタグが第３タグＩであるか否かを特定する。第３タグＩは、当該第３タグＩに対応する単語が医療エンティティの連続部分であることを示す。したがって、現在のタグが第３タグＩであると特定した場合（ステップＳ３０６において「ＹＥＳ」の場合）には、ステップＳ３０８において、現在のタグと現在のタグの１つ前の、第１タグＨＢ、第２タグＤＢおよび第３タグＩのうちの１つのタグを組み合わせる。そして、ステップＳ３２０において、現在のタグと組み合わせるタグが第１タグＨＢであるか否かを特定する。第１タグＨＢは、当該第１タグＨＢに対応する単語が医療エンティティの最初部分であることを示す。１つの医療エンティティには、多くて一つの第1のタグが存在できる。第１タグＨＢがタグの組合せに含まれている場合には、タグの組合せが完了したとみなすことができる。したがって、現在のタグと組み合わせるタグが第１タグＨＢであると特定した場合（ステップＳ３２０において「ＹＥＳ」の場合）には、ステップＳ３２４において、タグの組合せに基づいて、タグに対応する単語の組合せ関係を特定する。現在のタグと組み合わせるタグが第１タグＨＢではないと特定した場合（ステップＳ３２０において「ＮＯ」の場合）には、ステップＳ３０４に戻って、引き続き１つ前のタグを処理する。
【００４６】
現在のタグが第３タグＩではないと特定した場合（ステップＳ３０６において「ＮＯ」の場合）には、ステップＳ３１０に進み、現在のタグが第２タグＤＢであるか否かを特定する。現在のタグが第２タグＤＢではないと特定した場合（ステップＳ３１０において「ＮＯ」の場合）には、ステップＳ３０４に戻り、引き続き１つ前のタグを処理する。
【００４７】
第２タグＤＢは、当該第２タグＤＢ対応する単語が医療エンティティの非共有開始部分であることを示す。この単語は、医療エンティティの最初部分（すなわち、その前の第１タグＨＢまたは第２タグＤＢと組み合わせる必要がない）である可能性もあれば、医療エンティティの最初部分ではない（すなわち、その前の第１タグＨＢまたは第２タグＤＢと組み合わせる必要がある）可能性もある。したがって、当該タグが第２タグＤＢである場合には、当該第２タグＤＢとその１つ前の第１タグＨＢまたは第２タグＤＢとを組み合わせるか否かを判断する必要がある。
【００４８】
図３に示す実施例において、現在のタグが第２タグＤＢであると特定した場合（ステップＳ３１０において「ＹＥＳ」の場合）には、ステップＳ３１２において、当該第２タグＤＢに対応する単語（すなわち、対象単語）の組合せフィーチャと、当該第２タグＤＢの１つ前の第１タグＨＢまたは第２タグＤＢに対応する単語の組合せフィーチャを特定する。当該第２タグＤＢより前に第１タグＨＢ又は第２タグＤＢを有しない場合には、当該第２タグＤＢより前のタグをヌルと定義する。
【００４９】
本開示の実施例において、組合せフィーチャは、対応する単語に含まれる形態素を含むことができる。中国語の医療テキストの場合、ここの形態素は、中国語の文字を指す。さらに、組合せフィーチャは、対応する単語より前のＺ個の単語に含まれる形態素と、対応する単語より後ろのＺ個の単語に含まれる形態素とをさらに含むことができる。ここで、Ｚは、自然数である。このように、医療テキストにスペルミスがあっても（中国語の医療テキストの場合、タイプミスがある。）、組合せフィーチャは、対応する単語、対応する単語より前の単語に含まれる正しい形態素、および対応する単語より後ろの単語に含まれる正しい形態素に基づいて、タグ組合せ用の情報を提供することができる。例えば、組合せフィーチャは、対応する単語に含まれる形態素、対応する単語より前の３つの単語、対応する単語より後ろの３つの単語、対応する単語より前の３つの単語に含まれる形態素、および対応する単語より後ろの３つの単語に含まれる形態素を含む。
【００５０】
ステップＳ３１４において、当該第２タグＤＢに対応する単語の組合せフィーチャと、当該第２タグＤＢの１つ前の第１タグＨＢまたは第２タグＤＢに対応する単語の組合せフィーチャに基づいて、タグ組合せ確率とタグ非組合せ確率を計算する。本開示の実施例において、当該第２タグＤＢに対応する単語の組合せフィーチャと、当該第２タグＤＢの１つ前の第１タグＨＢまたは第２タグＤＢに対応する単語の組合せフィーチャに基づいて、最大エントロピーモデルによって（すなわち、式（１）を用いて）タグ組合せ確率とタグ非組合せ確率を計算する。この場合、式（１）において、ｗｉは、Ｎ次元の列ベクトルのパラメータ（タグアノテーションプロセスとタグ組合せプロセスにおいて、Ｗにおける要素が異なる可能性があり、Ｗの行数Ｋと列数Ｎも異なる可能性がある。）を示す。１≦ｉ≦Ｋ。ｘは、対応する対象単語のＮ次元のフィーチャベクトルを示し、対象単語の組合せフィーチャと、対象単語の１つ前の、第１タグＨＢまたは第２タグＤＢを有する単語の組合せフィーチャを含む。組合せフィーチャの１つまたは複数のパラメータが存在しない場合、存在しないパラメータをヌルシンボルで示す。ｃｉは、タグ組合せを行うかを示す（本実施例において、ｃ１は、タグ組合せを行うことを示し、ｃ２は、タグ組合せを行わないことを示す。代替例において、ｃ１は、タグ組合せを行わないことを示し、ｃ２は、タグ組合せを行うことを示す。）。Ｋは、２である。ｐ（ｃｉ｜ｘ）は、ｘに対応するステータスでタグ組合せを行うかの確率を示す。本実施例において、ｐ（ｃ１｜ｘ）は、ｘに対応するステータスでタグ組合せを行う確率を示し、ｐ（ｃ２｜ｘ）は、ｘに対応するステータスでタグ組合せを行わない確率を示す。代替例において、ｐ（ｃ１｜ｘ）は、ｘに対応するステータスでタグ組合せを行わない確率を示し、ｐ（ｃ２｜ｘ）は、ｘに対応するステータスでタグ組合せを行う確率を示す。
【００５１】
本開示の実施例において、タグ組合せ確率およびタグ非組合せ確率を計算するための最大エントロピーモデルで使用されるパラメータは、目的関数（２）を最小化することによって訓練することができる。タグ特定プロセスで用いられる式（２）との相違点は、ここでｇｊは、ｊ番目の訓練単語について組合せが行われるかを示すことである。
【００５２】
ステップＳ３１６において、タグ組合せ確率がタグ非組合せ確率よりも大きいか否かを特定する。タグ組合せ確率がタグ非組合せ確率以下であると特定した場合（ステップＳ３１６において「ＮＯ」の場合）には、当該第２タグＤＢと、当該第２タグＤＢの１つ前の第１タグＨＢまたは第２タグＤＢを組み合わせない。次に、ステップＳ３２２に進み、現在のタグとの組合せ判断が行われるタグが第１タグＨＢであるか、または空であるかを特定する。
【００５３】
タグ組合せ確率がタグ非組合せ確率よりも大きいと特定した場合（ステップＳ３１６において「ＹＥＳ」の場合）には、ステップＳ３１８において、当該第２タグＤＢと、当該第２タグＤＢの１つ前の第１タグＨＢまたは第２タグＤＢを組み合わせる。ステップＳ３１８の処理が行われた後、ステップＳ３２２に進む。
【００５４】
現在のタグとの組合せ判断が行われるタグが第１タグＨＢであり、または空であると特定した場合（ステップＳ３２２において「ＹＥＳ」の場合）には、ステップＳ３２４において、タグの組合せに基づいて、タグに対応する単語の組合せ関係を特定する。現在のタグと組み合わせるタグが第１タグＨＢではなく、または空ではないと特定した場合（ステップＳ３２２において「ＮＯ」の場合）には、ステップＳ３０４に戻り、引き続き１つ前のタグを処理する。
【００５５】
ステップＳ３２４を実行した後、ステップＳ１１０に進み、特定された単語の組合せ関係に基づいて医療テキストにおける複数の単語を組み合わせまたは組み合わせず、組み合わせた単語を医療エンティティとして識別する。ステップＳ１１０において、第１タグＨＢと第３タグＩの組合せ、または第２タグＤＢと第３タグＩとの組合せに対応する単語の組合せから識別した医療エンティティは、連続的な医療エンティティである。第１タグＨＢと第２タグＤＢとの組合せに対応する単語の組合せから識別した医療エンティティは、非連続的な医療エンティティである。
【００５６】
図３に示す実施例において、まずステップＳ３０６で現在のタグが第３タグＩであるか否かを特定し、それからステップＳ３１０で現在のタグが第２タグＤＢであるか否かを特定する。代替可能に、まず現在のタグが第２タグＤＢであるか否かを特定し、それから現在のタグが第３タグＩであるか否かを特定する。また、図３に示す実施例において、後方から前方（すなわち、第４タグＯＹから前方）へタグを組み合わせる方式でタグの組合せを特定する。当業者であれば、代替例において、前方から後方（すなわち、第４タグＯＹの１つ前の第１タグＨＢから後方）へタグを組み合わせる方式でタグの組合せを特定してもよいことが理解されよう。
【００５７】
本開示の実施例において、タグの特定およびタグの組合せは、遷移モデルによって実現される。遷移モデルは、ステータスの遷移を記載するためのモデルであり、例えばマルコフモデル、隠れマルコフモデル、Ｎメタモデル、ニューラルネットワークモデルを含むが、これらに限定されない。遷移モデルは、アクションによって１つのステータス態から別のステータスへ遷移する。本開示の実施例において、遷移モデルにおけるステータスは、＜Ｌ，Ｅ＞である。Ｌは、各タグによって形成されるシーケンスを示し、Ｅは、識別済み医療エンティティを示す。遷移モデルのアクションは、たとえば｛ＨＢ，ＤＢ，Ｉ，ＯＹ，ＯＮ｝である。アクションがＯＹである場合には、医療エンティティの識別も行われる。
【００５８】
具体的には、遷移モデルにおいて、最大エントロピーモデルを用いてタグ候補が対象単語のタグである確率を計算し、最大確率を特定することによって対象単語のタグを特定する。当該タグは、現在のステータスで行う必要のあるアクションを示す。現在のステータスと行う必要のあるアクションに基づいて、次のステータスに遷移する。アクションによって医療エンティティの識別が指示される場合には、最大エントロピーモデルを用いてタグ組合せ確率とタグ非組合せ確率を計算し、タグ組合せ確率とタグ非組合せ確率を比較することによってタグの組合せを特定する。組み合わせたタグによって識別された医療エンティティは、遷移モデルのステータスでの１つのパラメータとして、次に行う必要のあるアクションの判断に役立つ。
【００５９】
本開示の実施例の医療テキスト中の医療エンティティを識別するための方法によれば、連続的な医療エンティティと非連続的な医療エンティティを識別することができる。また、本開示の実施例において、ジョイント方式を採用している（タグアノテーションプロセスに単語の局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャが考慮され、しかもタグと組合せとの間の相互関係が考慮される。）ので、パイプライン方式（局所的アノテーションフィーチャのみを用いてタグアノテーションを完成してからタグの組合せを行う。）における誤伝達の不備を回避することができ、医療エンティティを正しく識別する割合をさらに高くすることができる。
【００６０】
以下、「ＥＧＤ  ｓｈｏｗｅｄ  ｈｉａｔａｌ  ｈｅｒｎｉａ  ａｎｄ  ｌａｃｅｒａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｄｉｓｔａｌ  ｅｓｏｐｈａｇｕｓ．」を例として、医療エンティティの識別プロセスを例示的に説明する。
【００６１】
まず、例文「ＥＧＤ  ｓｈｏｗｅｄ  ｈｉａｔａｌ  ｈｅｒｎｉａ  ａｎｄ  ｌａｃｅｒａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｄｉｓｔａｌ  ｅｓｏｐｈａｇｕｓ．」を順に複数の単語に分割する。本開示の実施例において、単語は、句読点を含む。したがって、当該例文は、「ＥＧＤ」、「ｓｈｏｗｅｄ」、「ｈｉａｔａｌ」、「ｈｅｒｎｉａ」、「ａｎｄ」、「ｌａｃｅｒａｔｉｏｎ」、「ｉｎ」、「ｄｉｓｔａｌ」、「ｅｓｏｐｈａｇｕｓ」および「．」の１０個の単語に分割される。当該１０個の単語のそれぞれに対し、対応する品詞のアノテーションを行う。「．」の品詞は、ヌルシンボルで示す。また、例えば「ＥＧＤ」の前に単語がないため、「ＥＧＤ」の前の単語は、ヌルシンボルで示す。
【００６２】
それから、当該１０個の単語を順に処理する。本例において、遷移モデルを用いてモデル化し、タグシーケンスの特定およびタグの組合せを実現する。遷移モデルにおけるステータスは、＜Ｌ，Ｅ＞である。Ｌは、各タグによって形成されるシーケンスを示し、Ｅは、識別済み医療エンティティを示す。遷移モデルにおけるアクションの集合は、｛ＨＢ，ＤＢ，Ｉ，ＯＹ，ＯＮ｝である。遷移モデルにおけるアクションは、次のステータスとなるように、現在のステータスに基づいて遷移モデルがアクションを行う必要がある（例えば、次の単語に対しタグのアノテーションを行ったり医療エンティティを識別したりする）ことを示す。表１には、遷移モデルにおけるステータスとアクションの関係が示されている（＜ＥＯＳ＞は、遷移プロセスの終了を示す。）。表１において、番号は、単に説明用のものであり、遷移モデルの一部ではない。
【００６３】
【表１】
2020527762.tif 000005
【００６４】
「ＥＧＤ」に対し、式（１）によって、タグ候補が「ＥＧＤ」のタグである確率Ｐ１＝ｐ（ｃ１｜ｘ）、Ｐ２＝ｐ（ｃ２｜ｘ）、Ｐ３＝ｐ（ｃ３｜ｘ）、Ｐ４＝ｐ（ｃ４｜ｘ）、Ｐ５＝ｐ（ｃ５｜ｘ）を計算する。ここで、ｃ１は、第１タグＨＢ、ｃ２は、第２タグＤＢ、ｃ３は、第３タグＩ、ｃ４は、第４タグＯＹ、ｃ５は、第５タグＯＮを示す。ｘは、「ＥＧＤ」の局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャを含むＮ次元のフィーチャベクトルを示す。ｘにおいて、局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャの形態素が、対応するＮ個の値に変換される。Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４およびＰ５を比較すると、Ｐ５の値が最大である。したがって、「ＥＧＤ」のタグが第五タグＯＮであると特定する。
【００６５】
同様に、「ｓｈｏｗｅｄ」のタグ「ＯＮ」、「ｈｉａｔａｌ」のタグＤＢ、「ｈｅｒｎｉａ」のタグＩを得ることができる。このとき、遷移モデルは、ステータスＳ２にある。
【００６６】
「ａｎｄ」に対し、そのタグがＯＹであると判断される（すなわち、ステータスＳ２に対応するアクションは、ＯＹである。）。遷移モデルにおいてアクションＯＹが用いられる場合、遷移モデルは、医療エンティティ認識のアクションを行う。「ＥＧＤ」と「ｓｈｏｗｅｄ」に対し、それらのタグＯＮは、前記対象単語が非医療エンティティの一部であることを示し、医療エンティティの識別処理の非実施を指示する。したがって、それらとそれらの前のタグを組み合わせないと直接的に判断することができる。「ｈｉａｔａｌ」のタグＤＢは、医療エンティティの非共有開始部分を示す。「ｈｉａｔａｌ」の前にＨＢであるタグが存在しないため、当該ＤＢは、その前のタグと組み合わせられない。「ｈｅｒｎｉａ」のタグＩは、医療エンティティの連続部分であることを示す。したがって、「ｈｅｒｎｉａ」のタグＩと「ｈｉａｔａｌ」のタグＤＢを組み合わせる。このように、タグの組合せＤＢ、Ｉを得る。タグの組合せＤＢ、Ｉに対応する単語の組合せ「ｈｉａｔａｌ  ｈｅｒｎｉａ」を医療エンティティ（当該医療エンティティが連続的な医療エンティティである）として識別する。
【００６７】
そして、「ｌａｃｅｒａｔｉｏｎ」に対し、式（１）によって、Ｐ１＝Ｐ（ｃ１｜Ｘ）、Ｐ２＝Ｐ（ｃ２｜Ｘ）、Ｐ３＝Ｐ（ｃ３｜Ｘ）、Ｐ４＝Ｐ（ｃ４｜Ｘ）、Ｐ５＝Ｐ（ｃ５｜Ｘ）を計算する。Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４およびＰ５を比較することにより、Ｐ１の値が最大化であることが得られる。したがって、「ｌａｃｅｒａｔｉｏｎ」のタグが第１タグＨＢであると判断する。
【００６８】
同様に、「ｉｎ」のタグＯＮ、「ｄｉｓｔａｌ」のタグＤＢ、「ｅｓｏｐｈａｇｕｓ」のタグＩが得られる。「．」に対し、そのタグがＯＹであると判断される（すなわち、ステータスＳ７に対応するアクションがＯＹである。）。遷移モデルにおいてアクションＯＹが用いられる場合、遷移モデルは、医療エンティティ認識のアクションを行う。「ｌａｃｅｒａｔｉｏｎ」の場合、そのタグＨＢは、医療エンティティの最初部分であることを示すため、その前のタグと組み合わせられない。「ｉｎ」のタグＯＮは、前記対象単語が非医療エンティティの一部であることを示し、医療エンティティの識別処理の非実施を指示する。したがって、それとその前のタグを組み合わせないと直接的に判断することができる。「ｄｉｓｔａｌ」のタグＤＢは、医療エンティティの非共有開始部分を示す。したがって、「ｄｉｓｔａｌ」のタグＤＢと、その前の第１タグＨＢまたは第２タグＤＢ（ここでは、「ｌａｃｅｒａｔｉｏｎ」のタグＨＢである。）とを組み合わせるかを判断する必要がある。ここで、式（１）によって、タグ組合せ確率Ｐ１＝ｐ（ｃ１｜ｘ）とタグ非組合せ確率Ｐ２＝ｐ（ｃ２｜ｘ）を計算する。ｃ１は、タグの組合せを行うことを示し、ｃ２は、タグの組合せを行わないことを示す。ｘは、「ｄｉｓｔａｌ」に対応するＮ次元のフィーチャベクトルを示し、「ｄｉｓｔａｌ」の組合せフィーチャと「ｄｉｓｔａｌ」の１つ前の第１タグまたは第２タグを有する単語の組合せフィーチャ（ここでは「ｌａｃｅｒａｔｉｏｎ」の組合せフィーチャ）を含む。Ｐ１がＰ２よりも大きくなる場合、「ｌａｃｅｒａｔｉｏｎ」のタグＨＢと「ｄｉｓｔａｌ」のタグＤＢを組み合わせる必要があると判断する。組合せフィーチャは、対応する単語および対応する単語の前後の単語に含まれる形態素に関係するため、例えば「ｌａｃｅｒａｔｉｏｎ」が誤って「ｌａｃｅｒａｓｉｏｎ」に書かれた場合には、「ｌａｃｅｒａ」と「ｄｉｓｔａｌ」の組合せ確率は、「ｌａｃｅｒａｓｉｏｎ」と「ｄｉｓｔａｌ」の組合せ確率の向上に役立つ。
【００６９】
「ｅｓｏｐｈａｇｕｓ」のタグＩは、医療エンティティの連続部分であることを示す。したがって、「ｅｓｏｐｈａｇｕｓ」のタグＩと「ｄｉｓｔａｌ」のタグＤＢを組み合わせる。
【００７０】
このようにして、タグの組合せＨＢ、ＤＢ、Ｉを得る。タグの組合せＨＢ、ＤＢ、Ｉに対応する単語の組合せ「ｌａｃｅｒａｔｉｏｎ  ｄｉｓｔａｌ  ｅｓｏｐｈａｇｕｓ」を医療エンティティ（当該医療エンティティが非連続的な医療エンティティである）として識別する。
【００７１】
図４は、本開示の実施例の医療テキスト中の医療エンティティを識別するための装置４００の概略的なブロック図を示す。図４に示すように、当該装置４００は、プロセッサ４１０と、コンピュータプログラムが格納されたメモリ４２０とを含むことができる。コンピュータプログラムがプロセッサ４１０によって実行されると、装置４００は、図１に示す医療テキスト中の医療エンティティを識別するための方法のステップを実現する。すなわち、装置４００は、医療テキストを複数の単語に分割する。複数の単語の各々を対象単語とする。対象単語に対し、当該対象単語の局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャを特定する。局所的アノテーションフィーチャには、当該対象単語が含まれ、包括的アノテーションフィーチャには、当該対象単語と識別済み医療エンティティとの関係が含まれる。次に、当該対象単語の局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャに基づいて、当該対象単語のタグを複数のタグ候補から特定する。それから、当該対象単語のタグに基づいて、当該対象単語と当該対象単語より前の単語との組合せ関係を取得する。前記組合せ関係は、組合せと非組合せを含む。それから、当該組合せ関係に基づいて、組み合わせた単語を医療エンティティとして識別する。
【００７２】
本開示の実施例において、プロセッサ４１０は、例えば、中央処理装置ＣＰＵ、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、マルチコアベースのプロセッサアーキテクチャのプロセッサなどであってもよい。メモリ４２０は、テキスト記憶技術を用いて実現された任意のタイプのメモリであってもよい。メモリ４２０は、ランダムアクセスメモリ、リードオンリーメモリ、半導体ベースのメモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスクメモリなどを含むが、これらに限定されない。
【００７３】
また、本開示の実施例において、装置４００は、医療テキストを入力するためのキーボード、マウスなどの入力デバイス４３０をさらに含むことができる。さらに、装置４００は、識別された医療エンティティを出力するためのディスプレイなどの出力デバイス４４０をさらに含むこともできる。
【００７４】
本開示の実施例において、装置４００は、以下の処理によって、当該対象単語の局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャに基づいて当該対象単語のタグを複数のタグ候補から特定する。当該対象単語の局所的アノテーションフィーチャと包括的アノテーションフィーチャに基づいて、複数のタグ候補ごとに、当該タグ候補が当該対象単語のタグである確率を計算する。それから、最大確率を有するタグ候補を当該対象単語のタグとして特定する。
【００７５】
本開示の実施例において、装置４００は、以下の処理によって、前記対象単語のタグに基づいて前記対象単語と前記対象単語より前の単語との組合せ関係を取得する。当該タグが第１タグＨＢである場合、当該タグは、その１つ前のタグと組み合わせられない。当該タグが第３タグＩである場合、当該タグは、その１つ前の第１タグＨＢまたは第２タグＤＢまたは第３タグＩと組み合わせられる。当該タグが第２タグである場合、当該対象単語の組合せフィーチャと、当該対象単語より１つ前の第１タグＨＢまたは第２タグＤＢを有する単語の組合せフィーチャを特定する。組合せフィーチャには、対応する単語に含まれる形態素を含む。それから、当該対象単語の組合せフィーチャと当該対象単語より１つ前の第１タグＨＢまたは第２タグＤＢを有する単語の組合せフィーチャに基づいて、タグ組合せ確率とタグ非組合せ確率を計算する。タグ組合せ確率がタグ非組合せ確率より大きくなることに応じて、当該第２タグＤＢは、当該第２タグＤＢより１つ前の第１タグＨＢまたは第２タグＤＢと組み合わせられる。タグ組合せ確率がタグ非組合せ確率以下であることに応じて、当該第２タグＨＢは、当該第２タグＤＢより１つ前の第１タグＨＢまたは第２タグＤＢと組み合わせられない。前記タグが前記第４タグＯＹである場合、前記タグは、前記タグより１つ前のタグと組み合わせられず、医療エンティティの識別処理が実行される。前記タグが前記第５タグＯＮである場合、前記タグは、前記タグより１つ前のタグと組み合わせられない。それから、前記タグの組合せに基づいて、前記タグに対応する単語の組合せ関係を特定する。
【００７６】
本開示の他の実施例において、コンピュータプログラムが格納されたコンピュータ読取可能な記憶媒体をさらに提供する。コンピュータプログラムは、プロセッサによって実行されると、図１に示す医療テキスト中の医療エンティティを識別するための方法のステップを実現する。
【００７７】
前後の記載で明確に示されない限り、本明細書と添付する特許請求の範囲に使用される単語の単数形は、複数も含み、その逆も成立する。単数を言及する場合、通常対応用語の複数を含む。同様に、「からなる」や「含む」という用語は、排他的ではなく包括的であると解釈されるべきである。同様に、「含む」や「または」という用語は、本明細書で明確に禁止されない限り、包括的であると解釈されるべきである。本明細書における「例示」という用語は、特に一連の用語の後ろに記載される場合、単に例示的で説明のためのものであり、排他的または広範であると見なされるべきではない。
【００７８】
適応のさらなる態様および範囲は、本明細書で提供される記載から明らかになるであろう。本出願の様々な態様は、単独で、または１つまたは複数の他の態様と組み合わせて実現することができることを理解されたい。本明細書における記載および特定の実施例は、単に説明のためのものであり、本出願の範囲を限定するものではないことも理解されたい。
【００７９】
本開示のいくつかの実施例を詳細に記載したが、本開示の精神および範囲から逸脱することなく、当業者が本開示の実施例に対して様々な修正および変更を行うことができることは明らかである。本開示の保護範囲は、添付の特許請求の範囲によって限定される。
【図１】
2020527762.tif 000006
【図２】
2020527762.tif 000007
【図３】
2020527762.tif 000008
【図４】
2020527762.tif 000009
【国際調査報告】
2020527762.tif 000010
2020527762.tif 000011
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2020527762.tif 000013