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基于BERT-BiGRU-CRF的医疗实体识别方法

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为了优化医疗领域的中文实体识别效果,提出一种基于BERT-BiGRU-CRF的理论模型.首先将原始的问答数据传入到BERT模型中,对原始的问答数据完成词向量表示,词向量表示的数值矩阵被传入到BiGRU模型进行获取语句的上下文特征,最后针对原BiGRU模型标签问题的错误判定使用CRF模型进行修改.通过试验对比,模型最终得到的F1值为76.39%,相比较其他模型有所提升.
Medical entity recognition method based on BERT-BiGRU-CRF

BERTBiGRUCRFentity recognitionmedical

胡稳、张云华

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浙江理工大学信息科学与工程学院,浙江 杭州 310018

BERT BiGRU CRF 实体识别 医疗

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.08.006

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)：2023.(8)
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