negbio：否定与不确定度检测工具
negbio的Python项目详细描述
negbio是一个高性能的nlp工具，用于在临床文本（如放射学报告）中进行否定和不确定性检测。
开始
安装Negbio
从源安装（推荐）
$ git clone https://github.com/ncbi-nlp/NegBio.git $ cd /path/to/negbio $ python setup.py install --user $ exportPATH=~/.local/bin:$PATH
从PIP安装
$ pip install negbio
准备数据集
输入可以是纯文本或BioC格式。 如果报表是纯文本的，则每个报表都需要位于单个文件中。 可以在examples文件夹中找到一些示例。
运行脚本
有两种方法可以运行管道。
note：如果要处理大量报告（例如，>；1000），建议分步运行管道。 见User guide。
使用chexpert算法
如果要使用CheXpert方法，请运行以下行之一
$ main_chexpert text --output=examples examples/00000086.txt examples/00019248.txt
$ main_chexpert bioc --output=examples examples/1.xml
使用元映射
如果要使用元映射，请使用实际的absolute替换<METAMAP_BINARY> 路径，例如meta_map_home/bin/metamap16
$ main_mm text --metamap=<METAMAP_BINARY> --output=examples examples/00000086.txt \ examples/00019248.txt
$ main_mm bioc --metamap=<METAMAP_BINARY> --output=examples examples/1.xml
引用negbio
如果您正在运行negbio管道，请引用：
- 彭勇，王X，鲁L，巴格丽M，萨默斯RM，鲁Z.NegBio: a high-performance tool for negation and uncertainty detection in radiology reports。AMIA 2018信息峰会。2018年。
- 王X，彭Y，鲁L，巴格丽M，鲁Z，萨默斯R.ChestX-ray8: Hospital-scale Chest X-ray database and benchmarks on weakly-supervised classification and localization of common thorax diseases。 ieee计算机视觉与模式识别会议（cvpr）。2017年，2097-2106年。
致谢
这项工作得到了国家卫生研究院、国家图书馆的内部研究项目的支持。 医学和临床中心。
我们感谢negex、metamap、stanford corenlp、bllip parser和chexpert labeler的作者 他们的软件工具是公开的。
我们感谢Alexis Allot博士的有益讨论。免责声明
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