核心架构设计
- 模块化处理流程：采用管道式设计将非结构化文本转换为结构化Doc对象
- 开发者友好特性：提供预训练模型、规则匹配系统和可扩展的配置体系
- 生产环境优化：支持模型序列化、训练过程复现和内存高效处理
规则与机器学习协同
# 基于规则的匹配系统示例
matcher = Matcher(nlp.vocab)
pattern = [{"LOWER": "patients"}, {"POS": {"IN": ["NUM"]}}, {"LOWER": "received"}, {"POS": "NOUN"}]
matcher.add("TreatmentGroup", [pattern])
大语言模型集成方案
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多后端支持：
- OpenAI/Cohare等商业API
- Dolly/LLaMA等开源模型
- 自定义HuggingFace模型接入
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结构化输出解析：
class TrialSummaryTask:def parse_responses(self, docs, responses):for doc, response in zip(docs, responses):# 将LLM自由文本输出转换为结构化实体matcher.add("Patient_Group", patterns)doc.ents = filter_spans(matches)
生产部署策略
- 混合架构设计：LLM与监督模型协同工作流
- 敏感数据处理：PII识别过滤层前置
- 性能优化矩阵：
方案类型 准确率 推理速度 定制性 纯规则系统 中 快 高 监督学习模型 高 中 中 大语言模型 极高 慢 低
进阶应用场景
- LLM辅助标注：快速生成训练数据集
- 知识图谱构建：实体链接与关系抽取
- 动态流程编排：基于文本分类的条件处理
特别提示：实际部署需综合考虑数据隐私、推理延迟和运维成本等因素，建议采用渐进式迁移策略从原型过渡到生产系统。
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