2021年12月25日至12月26日，第十五届全国知识图谱与语义计算大会（CCKS： China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing）召开。思必驰团队论文《医疗领域下远程监督漏标问题研究》被大会收录。
医疗健康一直是人们热议的话题，对医疗实体的自动抽取技术也日趋重要。目前医疗领域数据人工标注成本高，获取大规模标注语料较困难。一种解决标注语料缺失的方法是基于词表的远程监督方法。但由于远程监督的数据质量问题，模型性能缩水严重。
本论文对数据进行增强，并采用基于片段排列的命名实体识别模型和负采样方法缓解远程监督带来的漏标问题，选取全局最优节点集合解决实体识别冲突问题，实验性能在人工标注的医疗测试集上得到了进一步提高。
该论文的贡献点在于：
定义标注规范，细粒度化标注实体，提高数据标注命中率；
基于细粒度化标注规范的数据增强，通过替换相同标签的实体扩充数据，提高模型泛化能力；
结合基于片段排列的NER模型（Span－level based NER）与负采样（Negative Sampling）思想，利用遮蔽矩阵实现对实体最大长度限制以及在线负采样，有效缓解漏标问题；
提出全局最优节点集合选择算法，解决实体识别冲突问题；
提供一份质量可靠的小规模人工标注医疗实体测试集。
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