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中文常见医疗问题命名实体识别研究OACSTPCD

中文摘要

为了达到提高中文常见医疗问题命名实体识别的效果,并为医疗领域知识图谱及其知识搜索奠定基础的目的,文中借助BiLSTM⁃CRF模型在解决序列问题时的优越性和BERT模型的强大表义能力,将BERT集成到BiLSTM⁃CRF中组成BERT⁃BiLSTM⁃CRF模型。该模型通过引入BERT提取文本全局特征和局部特征,从而生成表义更加丰富的字向量,同时还具备BiLSTM网络捕获上下文语义信息和CRF标注偏置纠错的能力。鉴于目前缺少该领域的标注语料,该研究采…查看全部>>

赵瑛;任燕春;王铁;许丹彤

内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010

信息技术与安全科学

中文常见医疗问题命名实体识别BERT⁃BiLSTM⁃CRF模型特征提取语义信息标注偏置纠错

《现代电子技术》 2022 (16)

P.121-126,6

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