本研究探索了自动鉴别诊断系统在医疗领域的应用，提出了基于变换器的多标签分类方法，通过数据处理和引入数据修改模块，提高了模型的鲁棒性。测试集上实现了超过97%的F1分数，显示了该方法在自动化诊断中的潜在应用价值。

本研究提出了一种多标签分类方法（METRE），解决了事件时间关系提取中对模糊关系处理不足的问题。实验结果表明，该方法在识别特定时间关系方面表现优越，显著提升了识别效果。