yidu-s4k 医渡云结构化4K数据集

医渡云结构化4K数据集，简称"Yidu-S4K"，是一个专为中文电子病历设计的命名实体识别（NER）和医疗实体及属性抽取的大型数据集。该数据集由医渡云公司提供，并在2019年的中国计算语言学大会（CCKS 2019）评测任务一中被广泛采用，旨在推动医疗信息处理领域的研究和应用。 在"面向中文电子病历的命名实体识别"这一任务中，Yidu-S4K数据集分为两个子任务。医疗命名实体识别（Medical NER）是识别电子病历文本中的关键信息，如疾病名、症状、药物、检查项目等。这需要模型能够理解医学术语并准确地定位和分类这些实体，这对于构建智能的医疗信息系统至关重要。数据集提供了标注好的训练和测试集，帮助模型学习和评估其在识别这些实体上的性能。 第二个子任务是医疗实体及属性抽取（Cross-hospital Entity and Attribute Extraction）。这是一个更具挑战性的任务，要求模型不仅要识别出医疗实体，还要理解它们之间的关系和属性，例如疾病的病因、病程、治疗方法等。这项任务的目的是实现医疗信息的跨机构迁移，即在不同医院之间共享和分析病例数据，以促进临床决策支持和医疗研究。 Yidu-S4K数据集包含多个文件，每一份都有特定的作用。例如，"CCKS2019任务1描述文件v2.docx"提供了详细的任务说明和评估标准，"subtask1_test_set_with_answer.json"包含了测试集的数据，带有答案，用于评估模型的性能。"subtask1_training_part1.txt"和"subtask1_training_part2.txt"是命名实体识别任务的训练数据，分为两部分，便于模型进行大规模学习。"subtask2_unlabeled.txt"可能包含未标注的数据，用于半监督或无监督学习。"readme-subtask1.txt"是对子任务一的额外说明，"subtask2_training_part1.xlsx"和"subtask2_training_part2.xlsx"以及"subtask2_test.xlsx"则是医疗实体及属性抽取任务的训练和测试数据，以Excel表格格式存储。 使用这个数据集，研究人员和开发者可以训练和优化深度学习模型，如条件随机场（CRF）、循环神经网络（RNN）或者更现代的Transformer架构，来处理医疗文本中的复杂信息。通过参与这样的评测任务，不仅可以提升模型的性能，也能推动整个医疗信息处理领域的发展，为实际的医疗应用带来更多的可能性，如辅助诊断、患者管理、科研数据分析等。