本人NLP小白一枚，近期接触了HanLP，看到封装完善的API，非常开心有小白能直接调用的大把功能。但结合业务一个需求研究了一番没找到实现方式：
【上颌窦、筛窦、蝶窦及左侧额窦粘膜增厚】识别为—>>>【鼻窦少许炎症】（鼻窦包含颌窦、筛窦、蝶窦及额窦，粘膜增厚结合上文可理解为少许炎症）。
我应该从哪些方向下手能取到想要的结果呢？
自己试了CoreSynonymDictionary.createSynonymList添加同义词、CustomDictionary.insert添加自定义词典，都没有效果，是否要通过 Word2VecTrainer.train训练语料来实现呢？
想得到一些关于调研方向的思路 
希望大佬指点和赐教^^
或者不应该使用自动摘要，用其他的方式吗？
找了一圈还是没发现有类似相关的API，请教一下有什么好的思路 
这个问题是否有些超纲了，是否通过训练语料的api也很难实现呢？ 
早上好，求关注，求回复
理论上可以用生成式自动摘要，但现实中没有这么专业的医疗语料与摘要模型。如果你能人工标注或者挖掘大量原文+摘要这样的平行句对，训练一个医疗领域的摘要模型很简单。这种语料库需要专业的医生才能标注，成本是相当昂贵的。
谢谢何博士的指点，这种成本确实会比较高昂，不过我目前就是做可行性分析，成本可以交给老板去揪头发 
想再问下【原文+摘要这样的平行句对】是什么样子格式的呢？训练的话也是通过我们HanLP提供的 Word2VecTrainer.train() 就可以的吗 
第一，需要构建 解剖关系图。就像你说的，鼻窦 包括 筛窦 等等。
第二，需要构建症状和体征的 关系图，这个是最难的。比如 粘膜增厚 → 炎症，这样的 标注内容无穷无尽。你自己先收集 症状词 和 体征词 （这两个不一样），然后还需要 症状 和 体征的 关系。
工作量很大，不适合 HanLP 来做。只能自己封装加工。
感谢指点，NLP真的是路漫漫兮，有无数的基础工作要做