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中文臨床醫(yī)學文本分詞與命名實體挑戰(zhàn)賽，是由北京愛數(shù)智慧和香港中文大學（深圳）聯(lián)合主辦，并獲得英特爾團隊的大力支持。挑戰(zhàn)賽于9月2日正式開啟注冊報名，整個賽程持續(xù)到10月28日止，頒獎典禮將在由中國計算機學會（CCF）主辦的2021中國計算機大會（CNCC）技術論壇“多模態(tài)在人機交互場景下的思考與挑戰(zhàn)”現(xiàn)場舉行。

本次NLP競賽圍繞中文臨床醫(yī)學文本內容，對醫(yī)療文本的分詞和命名實體進行自然語言處理任務，以醫(yī)療問答為切入點，推動NLP技術創(chuàng)新，努力擴展到更多應用場景。

本次競賽獎金豐厚，面向社會各界開放，歡迎全國高校學生、AI科技型企業(yè)和自然語言處理愛好者報名參加！

賽題背景

和眾多行業(yè)一樣，醫(yī)療行業(yè)是人工智能重要落地行業(yè)，人工智能將轉變傳統(tǒng)醫(yī)療服務模式并走向智能化?，F(xiàn)在新醫(yī)改大背景下，智慧醫(yī)療水平不斷提升，服務能力不斷增強，患者與醫(yī)務人員、醫(yī)療機構之間的溝通互動愈加頻繁化和信息化。在實現(xiàn)智慧醫(yī)療過程中，人工智能對輔助治療、醫(yī)療文本分類等領域發(fā)揮著重要作用。使得最終提升治療效率、降低醫(yī)療成本、個性化醫(yī)療服務的目標成為可能。

人工智能對醫(yī)學文本的識別離不開自然語言處理（NLP）技術，自然語言處理是人工智能領域的一個重要方向，科研領域一直沒有停止在NLP技術上創(chuàng)新步伐。自然語言處理主要應用于機器翻譯、輿情監(jiān)測、觀點提取、文本分類、語音識別等方面。其中命名實體識別是文本挖掘系統(tǒng)中的一個重要的基礎步驟，命名實體識別的準確程度是其他文本挖掘技術如信息提取或文本分類等的先決條件。

賽題任務

本次大賽的任務是參賽者對主辦方提供的中文臨床醫(yī)學病例樣本，進行醫(yī)學文本分詞和命名實體的自然語言處理任務。數(shù)據(jù)類型均為中文臨床醫(yī)學病例文本數(shù)據(jù)，該文本數(shù)據(jù)是已被標注好的結構化文本。希望參賽者結合當下前沿自然語言處理和深度學習技術，有效推動人工智能在醫(yī)學文本領域應用。

數(shù)據(jù)簡介

本次比賽使用的原始醫(yī)療數(shù)據(jù)來源于中文醫(yī)療問答語料庫。該醫(yī)療問答語料庫包含約20萬組從互聯(lián)網資訊平臺獲取的醫(yī)患問答，涵蓋內科、外科等共計15個科室，共計約4500萬字。其中，每組問答包括標題、患者問題、所屬科室、關鍵詞、以及平臺注冊醫(yī)生的回答等信息。該數(shù)據(jù)集可用于包括智能醫(yī)療問答、自動分診、關鍵詞抽取等多項中文自然語言處理任務。關于該語料庫的使用和下載等更多信息，請參考

。

在本次比賽中，比賽項目組織方從最基礎的自然語言處理任務出發(fā)，關注醫(yī)療分詞和醫(yī)療術語標注這兩個最基礎的自然語言處理任務。比賽項目組織方采用人工方式標注了1000組醫(yī)患問答中患者問題和醫(yī)生回答部分的分詞和醫(yī)療術語，共計約22萬字，5500余句。其中醫(yī)療智能問答，分詞部分基本采用賓州中文樹庫（即 Penn ，CTB5）的分詞規(guī)范，并在其基礎上針對中文醫(yī)療領域的語言特點對其稍加改進。醫(yī)療術語部分，比賽項目組織方在借鑒了現(xiàn)有主流的中文醫(yī)療命名實體識別的標注規(guī)范的基礎上，結合實際醫(yī)療診斷中存在的需求，定義了近20個類別的醫(yī)療術語（例如疾病、癥狀、病情程度、身體部位、科室、治療方案等），并以此為基礎標注數(shù)據(jù)，成為現(xiàn)存公開中文醫(yī)療術語標注數(shù)據(jù)中包含醫(yī)療術語類別最多的數(shù)據(jù)集。

本次比賽使用的樣本數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集將分批次發(fā)放，參賽選手需提交模型在最終的開放測試集上的預測結果，用于評測模型的性能。

組隊規(guī)則

1. 原則上，本次競賽以團隊形式參與，每個團隊不超過4個人。

2. 參賽團隊在比賽過程中被要求提供個人身份信息，如郵箱、姓名、電話等，參賽者須保證提供信息真實性。

3. 競賽所使用的數(shù)據(jù)必須是主辦方提供的數(shù)據(jù)集醫(yī)療智能問答，不得使用外部數(shù)據(jù)。

競賽議程

競賽分前期報名準備，正式競賽、公布結果和最后頒獎幾個環(huán)節(jié)。前期報名完成后，參賽者會加入競賽微信群，比賽中遇到任何問題都可通過微信群進行咨詢。