电子病历的信息抽取工作里，命名实体和实体关系的整理真的挺重要的。这份语料库挺有料的，标注得也够细，像是症状、药物名称、检查项目这类实体，还有它们之间的因果、对应等关系，全都一网打尽。

中文病历的标注说难不难，说简单也不简单。这份资料的好处是有医生一起参与规范制定，标注的一致性也还不错——实体一致性有 0.922，关系的也有 0.895，靠谱，后续搞模型训练也不容易出锅。

如果你之前折腾过NER或者RE任务，应该懂这个资源多实用。想训练医疗文本模型，或者搞临床决策支持系统，直接拿来用就顺手，格式清晰，文本量也够——992 份病历，量不大不小，调模型刚刚好。

而且这套东西也适合跟自然语言的一些工具结合，比如BiLSTM-CRF结构啊，或者预训练模型做微调啥的。再往大了说，做个医疗知识图谱或者个性化推荐系统啥的，也挺合适。

你要是刚好在搞中文医学文本的相关项目，真的可以试试这个语料库。不光节省准备数据的时间，质量也靠谱。建议搭配下面这几篇文章一起看，了解下建模和结构设计的思路，思路就更清楚了。