【摘 要】
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随着深度神经网络的发展,深度学习不仅占据了模式识别等领域的统治地位,而且已应用到自然语言处理的各个方面,如中文命名实体识别。对电子病历中的命名实体进行识别时,构建了
【基金项目】
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河南省科技攻关项目(152102310313);河南师范大学专业学位研究生课程案例库建设项目(5101119500706)
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随着深度神经网络的发展,深度学习不仅占据了模式识别等领域的统治地位,而且已应用到自然语言处理的各个方面,如中文命名实体识别。对电子病历中的命名实体进行识别时,构建了内嵌条件随机场的长短时神经网络模型,使用长短时神经网络隐含层的上下文向量作为输出层标注的特征,使用内嵌的条件随机场模型表示标注之间的约束关系。该模型识别出了电子病历中的身体部位、疾病名称、检查、症状和治疗五类实体,准确率达到96.29%,精确率达到了91.61%,召回率96.22%,F值93.85,其中症状这一实体类别,精确率达到96.08%,
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