实战美年健康AI大赛之一_自然语言处理_美年健康 ai

1. 说明

 一直想找个自然语言处理（NLP）相关的比赛．起始看到＂美年健康AI大赛＂的时候，觉得和之前糖尿病比赛很相似，还是GBDT调参大赛．解包一看几百兆数据，觉得自己机器可能跑不动（后来确实加了一条内存），都没打开看数据就放弃了．
 后来两个朋友都推荐做这个比赛，说是NLP的，打开数据一看，欸～还挺有意思的．数据量大的好处是稳定，我线上线下基本是同增同减（只提交过三次，目前为止是同增同减），就是看那病情诊断看得心惊肉跳的，腿都软了．

2. 比赛介绍

 言归正传，介绍一下比赛内容，比赛提供了涉及5万多人的800多万条各项体验数据，有数据型的，也有字符型的．体验项目名称经过了脱敏处理，检查结果的文字内容未脱敏，目标是预测：收缩压、舒张压、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇这五项指标，预测具体的值，是一个回归问题．简单说就是分析哪些指标与高血压／高血脂相关．
 我使用的是lightgbm模型，简单调参，对字符串只做了一些简单的处理，过滤出一些我认为重要的文字特征，当前最好成绩是0.03002（今天中午）．NLP建构正在进行中．
 估计最后大多数人还是使用GBDT类算法，对于模型调参和基本的特征工程就不再重复，详见之前的＂糖尿病比赛＂．
 本文主要说说自然语言处理，此处的目的是把文字转换成数值，枚举，或者布尔类型，以方便代入模型．数据里面包含了很多文本，粗算也有上百万条，其中涉及至少几百种类型的检查，眼科，牙科，心脏，Ｂ超等等，不可能为每种检查写一套正则表达式，下面来看看如何使用NLP的方法简化工作．

3. 专业领域的自然语言处理

 一开始做的时候首先想到用一些现成的工具，比如snowNLP或者jieba把文字分成短句，词组，取其中的关键词等等．然后发现，医疗报告相对于普通文章有很大不同．普通文章可能有各种句式，各种结构，篇幅可能很长，其中可能有些和主题无关的信息等等．体验结果中的文字，结构相对比较简单．
 先来看看提供的txt数据，它包括：用户id，体项项目名称，体验结果．体验结果可以分成四种情况：
 第一种：纯数值型，无需处理．
 第二种：枚举型及其变种，如：＂阴性＂，＂未见异常＂等等，简单处理即可转成数值．
 第三种：简单混合型，如：＂>100次/分,窦性心动过速＂，此类型以数值为主．
 第四种：复杂混合型，如：＂甲状腺内见多个低回声结节，最大位于右叶约14mm×8mm，结节周边有血管环绕＂．这种情况可能是纯文字，可能是文字和数值混合，相对比较复杂，也很有趣，它包含了第二和第三两种情况．

4. 预处理

 在处理文本之前，先要做些预测处理，比如：归一大小写，各种符号的全角半角，处理输入错误，多余的空格等等．

5. 枚举型及其变种

 常见的一些枚举有＂正常＂，＂未见明显异常＂，＂阴性＂，＂阳性＂，以及加减号等等，相对来说比较容易判断．需要注意的是同一内容可能有几种不同的表达，此时需要判断它的关键词，尤其是注意其中的包含否定词．只要unique()少，就适合将其视为枚举处理．

6. 简单混合型

 文本中会有长句包含短句，括号内外等等情况，这里只考虑：以数值为核心的短句．这经常出现在一个字段中其它都是纯数字，而某几个值被写成＂<30次＂．如果一个短句含有数字，可以把它分解成三部分：前缀+数字+后缀．其中数字又包括：数值，符号，单位．我处理的方法是将其拆分后保存在结构中，借助Python灵活的结构，这一操作并不复杂．
 同时还要需要考虑包含多个数值的情况，比如：< 30（正常范围30-50）．分优先级处理，比如括号内的优先级更低，带大于小于和范围比具体数值优先级更低等等．如果不借助结构，直接用正则判断会非常复杂．
 数字部分除了0-9和小数点正负号外，还可能包含大于，范围，描述面积体积的乘号等等，也是有限的几种情况，可以分别用正则实现．
 后缀以单位为主：长度，体积，频率等等，可能性有限，可一一列举．
 前缀和其它后缀可能是一些描述性信息，其中也可提取出一些信息，比如：＂左眼/右眼＂，可能涉及一个体验结果用多个字段描述，放在复杂混合型中讨论．

7. 复杂混合型

 复杂混合型是最难处理的一种情况，里面包含大量的医生诊断信息，很重要．这类特征大概有100种左右．在此也能尽量多地使用自然语言处理的方法．
 第一个技术是递归分组，文本中会有长句包含短句，括号内外等等情况，首先要分组，大组（段）包括中组，中组（句）包含小组（词），以及再小的组，有些数据分成足够小的组，就可以用枚举和简单型来处理了．
 第二个技术是词性，有一些现成的工具可以分词，给出词性，而名词一般是核心词，可以把一个短句看成三部分：1什么东西，2怎么了，3具体数值．
 第三个技术是TF/IDF，这与词频相关．举个例子：肝脏Ｂ超报告，人看一遍就能从报告中总结出以下特征：形状，血管，无回声区及其大小，大概五六种重要指标．这些描述指标会在文本中多次出现，这就需要查找出现次数多的词，另外还需要去掉一些每个特征都可能包括的关键字，比如＂正常/大小/高/低＂．此时就可以对一个体验项目取出一组关键词，然后把这些关键词相关的属性（第二/三个技术）分别归入不同特征．
 另外还可以边提取边筛选，比如说：我们得到了新的bool型特征：肝上是否有囊肿，可以计算它的不同取值(有/无)时，目标值的统计数据是否发生变化，假设：高压均值为120，如果在有囊肿的情况下高压均值为125，则说明这个新特征有意义．

8. 其它

 首先，需要用经验手动做一些映射表，比如同一字段中出现的＂S＂与＂敏感＂，未见异常的Ｎ种说法．
 另外，还有一些＂后门＂，早晚有人说，现在说出来，总比最后一天才说强：文字信息会带一些＂血压＂，＂血脂＂相关的关键字，就是前面说的＂关键文字特征＂．有的特征里直接就写＂血压高＂．如果不想做复杂的NLP，可以写正则只分析这些特征．相关的还有＂血糖＂，＂肥胖＂之类的关键字，举一反三吧．（感觉这么说有点搅局）

9. 总结

 综上，特征工程阶段使用了数值处理，自然语言处理，正则表达式．在结构上涉及层层包含的关系，自动生成判断逻辑（进行中…）．我理解NLP并不只是分词，主谓宾定状补的解析，词间的相似度，它在各个层次上的抽象也很重要．尽量自动化处理．虽然目前不能避免人工干预，但是程序也确实在很大程度上减少了工作量．
 我觉得来回试榜效果不好．心里很浮躁，反正现在时间还早，不如在深度和结构上多花点时间．如果做下去再有一些新的思路，后续再加文档吧．