中文医学数据集 ChineseBLUE 分析

• • 基本介绍
  • 数据集分类
  • 构造成本

 

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论文：https://arxiv.org/pdf/2106.08087v5.pdf

链接：https://github.com/alibaba-research/ChineseBLUE

基本介绍

需要注意的是，中文生物医学文本在语言上与英文不同，具有其领域特性，这需要专门为中文设计的评估BioNLP基准测试。

在本研究中，我们专注于中文，旨在填补这一空白并开发第一个中文生物医学语言理解基准测试。

我们收集了真实世界的生物医学数据，并提出了第一个中文生物医学语言理解评估（CBLUE）基准：包括命名实体识别、信息抽取、临床诊断标准化、单句/句对分类等自然语言理解任务的集合，以及一个用于模型评估、比较和分析的在线平台。

为了在这些任务上建立评估标准，我们报告了当前11个预训练中文模型的实验结果，实验结果显示，最先进的神经模型的性能远远低于人类的上限。

使用当前最先进的人工智能（AI）技术开发的神经网络模型的性能，比人类的最佳表现要差很多。

数据集分类

NER（命名实体识别）：

• 命名实体识别旨在识别各种实体，包括疾病，药物，综合症等。
• 选择从中国电子健康记录中标记的cEHRNER数据集和从中国社区问答中标记的cMedQANER数据集。

PI（释义识别）：

• 复述识别旨在识别两个句子是否表达相同的含义。
• 我们使用cMedQQ，它由搜索查询对组成。

QNLI（问题自然语言推论）：

• 问题自然语言推论旨在识别答案是否对应于问题答案对中的问题
• 我们使用cMedQNLI，它由问答对组成。

QA（问题解答）：

• 可以将问题回答近似为根据其相似性对候选答案句子进行排名。
• 我们为质量检查对分配0,1标签，这将转换为二进制分类问题。
• 我们使用论文“中医问题答案选择的多尺度注意力交互网络”中发布的

cMedQA，其中包括问题及其答案。

IR（Information Retrieval）：

• 信息检索旨在根据搜索查询来检索大多数相关文档。
• IR可以视为一项排名任务。
• 我们使用cMedIR数据集，该数据集由具有多个文档及其相对得分的查询组成。

IC（意图分类）：

• 意图分类旨在为查询分配意图标签，可以将其视为多个标签分类任务。
• 我们使用cMedIC数据集，该数据集由带有三个意图标签（例如，无意图，弱意图和坚定意图）的查询组成。

TC（文本分类）：

• 文本分类旨在为句子分配多个标签。
• 我们使用cMedTC数据集，该数据集由带有多个标签的生物医学文本组成。

Symptom Diagnosis症状诊断：

• 在自然语言处理中，症状诊断是一个具有挑战性但意义深远的问题。
• 我们使用论文“通过全局注意力和症状图增强对话症状诊断”发布的CMDD数据集。

比如：

dev.json 是原始数据，dev.txt 是清洗后的数据。

disease(疾病)：口腔溃疡、感冒、癫痫、鼻炎、三叉神经痛

symptom(症状)：红肿、腰酸、神经痛、疼痛、出血

body(部位)：嘴、胃肠道、关节、神经、血管

treatment(治疗方法)：手术、中医、平肝泻火、降压药物、活血化瘀、消炎药

drug(药物)：感冒灵颗粒、络活喜、洛汀新、阿莫西林

test(检查项)：胃镜、超声、CT、抽血化验、血压

crowd(人群)：小孩、儿童、女性、中老年、宝宝、婴儿

time(时间)：昨天、三个月、上周三、今年5月份、三个月

physiology(生理机能)：怀孕、血压、血糖、脂肪、消化

feature(特征)：严重、局部、轻度、剧烈、部分

department(科室)：消化科、神经外科、儿科、五官科、骨科
 

再比如：

比如 CMDD 意图识别：

• 病症：定义，病因，临床表现，相关病症，治疗方法，推荐医院，预防，所属科室，禁忌，传染性，治愈率，严重性
• 药物：作用，适用症，价钱，药物禁忌，用法，副作用，成分
• 治疗方案：方法，费用，有效时间，临床意义/检查目的，治疗时间，疗效，恢复时间，正常指标，化验/体检方案，恢复
• 其他：设备用法，多问，养生，整容，两性，对比，无法确定

构造成本

中文医学命名实体识别数据集（CMeEE）：

注释人员：

• 32名注释者参与
  • 2名医学专家
  • 4名生物医学信息领域专家
  • 6名医学博士
  • 22名计算机科学硕士生

时间与费用：

• 注释过程持续了大约3个月（2018年10月至12月）
• 附加1个月时间进行数据整理
• 总费用约为50,000人民币

中文医学信息提取数据集（CMeIE）：

注释人员：

• 20名注释者参与
  • 2名医学专家
  • 2名生物医学信息领域专家
  • 4名医学博士
  • 14名计算机科学硕士生

时间与费用：

• 注释过程持续了大约4个月（2018年10月至12月）
• 总费用约为40,000人民币

临床诊断标准化数据集（CHIP-CDN）：

注释人员：

• 医疗团队由益度云组成
• 所有成员都有医学背景和临床资格证书

时间与费用：

• 工作持续了大约2个月
• 由内部员工完成，估计总成本约为100,000人民币

临床试验标准数据集（CHIP-CTC）：

注释人员：

• 3名注释者
  • 1名生物医学研究员
  • 2名生物医学信息领域的博士候选人

时间：

• 注释工作开始于2019年7月并持续了大约1个月
• 该工作与注释者的研究项目相关，无需支付费用

语义文本相似性数据集（CHIP-STS）

• 5名本科生
• 2周
• 2.5万

KUAKE-查询意图分类数据集（KUAKE-QIC）

• 6名全职员工
• 2周
• 6600元

KUAKE-查询标题相关性数据集（KUAKE-QTR）

• 9名（7名众包大学生和2名阿里巴巴全职医疗背景员工）
• 2周
• 2.8万

KUAKE-查询查询相关性数据集（KUAKE-QQR）

• 注释费用为2.2万
• 其他信息未详细说明