10、自然语言处理（NLP）在智能医疗中的创新应用

自然语言处理（NLP）在智能医疗中的创新应用

1. 自然语言处理概述

在当今数据驱动的社会中，使用计算方法或自动化技术处理基于人类语言的数据正成为一项重大挑战。自然语言处理（NLP）是计算科学的一个分支，它有助于理解和生成自然的人类语言查询与响应。NLP结合了人工智能和语言学，用于分析以人类语言书写或表达的主题内容。当NLP与机器学习和深度学习技术结合使用时，能够为需要文本分析、分类、分割、摘要生成和机器翻译等问题提供高度准确的解决方案。

NLP并非指单一的算法或程序，而是多个过程和任务的集合，用于理解单词的实际含义和上下文，包括时间、空间和语义方面的暗示。因此，NLP被视为人工智能的一个子领域，因为它在语言解释方面需要与人类相当的智能。目前，执行NLP任务更多地依赖于人机协作，而非单纯依靠计算能力。这是因为一些NLP过程仍然严重依赖监督学习方法来实现高性能，并且需要人工干预来理解NLP模型的行为、解释模型做出的预测以及评估不确定或不正确的预测。

2. NLP中的语言任务

根据系统或应用的目的，不同的NLP任务可以单独使用或协同使用。了解底层的NLP任务对于解决特定问题非常有用。以下是一些最重要的自然语言任务及其在文本数据处理中的作用：
- 信息提取（IE） ：是最重要的NLP过程之一，用于从大量相关数据中提取重要信息。它是一个复杂的过程，可以从结构化和非结构化数据源中提取信息。这些信息会被标记并存储在实体、对象、时间序列、关系、类型等类别下，以便进一步分析。
- 命名实体识别（NER） ：是IE中的一个子任务，主要作用是从给定的结构化或非结构化文本数据中提取专