AI 在医疗 NLP 中术语识别错误的专科微调方法 大家好，今天我们来深入探讨一个医疗 NLP 中非常关键且具有挑战性的问题：术语识别错误，以及如何利用专科微调的方法来解决这个问题。我们将重点关注如何针对特定专科领域的数据，微调预训练语言模型，以提升术语识别的准确性。 1. 术语识别的挑战与重要性 术语识别（Terminology Recognition），也称为命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）在医疗 NLP 中扮演着核心角色。它旨在从非结构化文本中识别出具有特定意义的医疗术语，例如疾病名称、药物名称、基因、解剖部位等等。 重要性： 信息提取： 术语识别是后续信息提取、关系抽取、知识图谱构建的基础。 临床决策支持： 准确的术语识别可以辅助医生进行诊断、治疗方案选择等决策。 药物研发： 识别药物、基因等实体有助于加速药物研发过程。 医学文献分析： 对医学文献进行术语识别可以帮助研究人员快速获取关键信息。 挑战： 术语歧义： 同一个术语在不同的上下文中可能具有不同的含义。例如，“cold”既可以表示感冒，也可以表示低温。 术语变异： 同一个术语可能 …