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任务简介
- 本次评测任务主要目标是从中文电子病历中挖掘出临床发现事件。给定一段现病史或者影像所见报告，要求从中抽取临床发现事件的四个属性。所有数据均来自于真实医疗数据。
- 官网：http://www.cips-chip.org.cn/2021/eval2
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时间：2021.8~2021.12
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数据示例
入院前2+年，患者无明显诱因出现剑突下疼痛，伴嗳气、反酸，有咳嗽、咳痰伴胸背部疼痛，呈胀痛，评分：7分，无加重缓解因素，无胸闷、咯血、呼吸困难，无潮热、盗汗、疲乏、消瘦，无畏寒、发热，于我院消化内科就诊，完善胸部ct：左肺下叶软组织块块影，考虑肺ca；遂转入我科。
core_name tendency character anatomy_list 疼痛 ["剑突下"] 暖气 反酸 咳嗽 咳痰 疼痛 ["胸背部"] 胀痛 ["评分：7分"，"无加重缓解因素"] ["胸背部"] 胸闷 否定 咯血 否定 呼吸困难 否定 潮热 否定 盗汗 否定 疲乏 否定 消瘦 否定 畏寒 否定 发热 否定 块影 [“左肺下叶软组织"] -
数据说明
train test 下载 2070条文本
11212个事件532条文本
2693个事件× -
竞赛方案
每个文本的一个事件属性可能出现多个属性实体，评测指标使用事件属性来计算准召率，需要所有属性都完全正确才计算F1值。
方案 汇报题目 F1 代码 1（video 8:39:43~8:47:10） 基于范式融合的临床发现事件抽取 0.4303 × 2（video 8:47:47~8:51:20） 端到端中文电子病历临床事件抽取模型 0.42 × 3（video 8:52:00~9:02:10） 基于Bert的临床发现事件抽取 0.2743 × -
推荐资料
评测整体报告 （8:01:20~8:13:00）