AI学习 - 诊断结论信息抽取 - LabelStudio 标注 -- 结论标注

将结论存放 X.txt 中，每个结论一个文件，准备50条，进行结论标注

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修改标注模板

<View>
  <!-- 实体标注部分 -->
  <Labels name="entity" toName="text">
    <Label value="指标名称" background="#FFA39E"/>
    <Label value="数值" background="#D4380D"/>
    <Label value="单位" background="#FFC069"/>
    <Label value="日期时间" background="#FFD666"/>
    <Label value="诊断结论" background="#95DE64"/>
    <Label value="事件类型" background="#5CDBD3"/>
    <Label value="占比/频率" background="#69C0FF"/>
  </Labels>

  <!-- 关系标注部分 -->
  <Relations name="relation" toName="text">
    <Relation value="测量值" background="#FFA39E"/>
    <Relation value="发生时间" background="#69C0FF"/>
    <Relation value="属于诊断" background="#95DE64"/>
    <Relation value="包含事件" background="#5CDBD3"/>
    <Relation value="统计占比" background="#FFD666"/>
  </Relations>

  <Text name="text" value="$text"/>
</View>

标注流程示例（针对你提供的文本）：

第一步：标注实体

• 平均心率 → 指标名称
• 71 → 数值
• 次/分 → 单位
• 最快心率 → 指标名称
• 123 → 数值
• 次/分 → 单位
• 01-13 08:28:51 → 日期时间
• 最慢心率 → 指标名称
• 48 → 数值
• 次/分 → 单位
• 01-14 02:25:11 → 日期时间

第二步：标注关系（关键步骤）

1. 从 平均心率 连接到 71 → 测量值
2. 从 平均心率 连接到 次/分 → 测量值
3. 从 最快心率 连接到 123 → 测量值
4. 从 最快心率 连接到 次/分 → 测量值
5. 从 最快心率 连接到 01-13 08:28:51 → 发生时间
6. 从 最慢心率 连接到 48 → 测量值
7. 从 最慢心率 连接到 次/分 → 测量值
8. 从 最慢心率 连接到 01-14 02:25:11 → 发生时间
9. 从 窦性心律（诊断结论）连接到 心率波动于48次/分--123次/分之间 → 属于诊断
10. 从 心动过速事件 连接到 持续时间占总时间的3.6% → 统计占比

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为什么需要关系标注？

1. 保持语义完整性：最快心率是123次/分，发生于01-13 08:28:51 是一个完整的事实
2. 支持下游应用：
   • 知识图谱构建：实体作为节点，关系作为边
   • 结构化存储：可以转换为JSON格式：

     {
       "最快心率": {
         "数值": 123,
         "单位": "次/分",
         "发生时间": "01-13 08:28:51"
       }
     }
     

3. 符合医疗文档特点：医疗报告通常包含“指标-数值-单位-时间”的完整链条

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实际操作建议：

1. 先标注实体，再标注关系
2. 关系标注时：点击第一个实体（起点），然后点击第二个实体（终点），选择关系类型
3. 考虑数据的最终用途：
   • 如果只需要提取离散值，简单的NER可能够用
   • 如果需要理解“谁和谁相关”，必须用关系标注

这样标注后，你的数据可以更好地支持后续的分析、可视化或临床决策支持系统的开发。