Transformer模型在医疗文本信息提取与分类中的应用

摘要

随着医疗信息化水平的不断提升，医疗文本数据规模持续增长，包括电子病历、医学报告、临床记录等大
量非结构化文本信息。如何从海量医疗文本中高效提取关键信息并进行准确分类，成为医疗数据智能分析的重要研
究方向。Transformer模型作为近年来自然语言处理领域的重要深度学习模型，凭借其自注意力机制和并行计算能力，
在文本理解与语义建模方面表现出显著优势。本文围绕Transformer模型在医疗文本信息提取与分类中的应用进行研
究，分析其技术原理及其在医疗文本处理中的优势，并探讨其在实体识别、语义理解以及文本分类中的应用方法。
研究表明，通过构建基于Transformer架构的医疗文本处理模型，可以有效提升医疗文本信息提取与分类的准确率与
效率，为医疗数据智能化分析与辅助决策提供重要技术支持。