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基于BERT-BiLSTM-CRF的中医医案命名实体识别方法

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中医医案蕴含着丰富的中医经验知识,研究如何有效的从中医医案文本中挖掘有用实体信息具有重要意义.基于中国现代名医医案数据集,提出一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的中医医案命名实体识别方法.首先使用BERT语言模型进行文本特征提取,然后通过BiLSTM算法来获取上下文的信息,最后通过CRF算法来获取全局最优解并最终输出中医医案命名实体结果.实验表明,该方法相比于以往的中医医案命名实体方法的准确率、召回率、F1值有明显提升.
Named entity recognition of TCM medical records based on BERT-BiLSTM-CRF

胡为、刘伟、石玉敬

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湖南中医药大学信息科学与工程学院,湖南 长沙 410012

命名实体识别 中医医案 BERT语言模型 BiLSTM

湖南省重点研发计划湖南省教育厅科研项目湖南中医药大学计算机科学与技术学科开放基金

2018SK211220C14352018JK05

2022

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2022.09.027

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2022.(9)
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