【摘 要】
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随着电子信息技术的发展,电子病历在各大医院的应用越来越普及,不同于传统的纸质病历,电子病历便于储存和管理。病历一般存储着病患的疾病症状、诊断经过等与临床治疗相关的
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随着电子信息技术的发展,电子病历在各大医院的应用越来越普及,不同于传统的纸质病历,电子病历便于储存和管理。病历一般存储着病患的疾病症状、诊断经过等与临床治疗相关的重要信息,它与病患的健康有着紧密的联系,因此对电子病历的数据挖掘和分析在近年来受到了广泛的关注,而命名实体识别的研究作为自然语言处理的一个重要的基础任务,有着重要的意义。深度学习近年来在发展迅速且应用广泛,循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),尤其长短期记忆网络(Long-Short Term Memory,LSTM)在自然语言处理的各个领域都取得了非常好的成绩。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在提取词语字符级别特征方面变现优异。本文首先利用LSTM对医疗领域命名实体识别任务进行建模,对模型结构进行了详细介绍,并在模型中加入字向量,实验表明加入字向量可以提高模型性能。紧接着介绍了如何利用CNN提取出词语基于字符的表示信息,并将其输入到LSTM模型当中,在实验部分对比分析了对数据采用词语标注和字符标注的实验效果。最后,把条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)和双向长短期记忆网络(Bi-directional Long-Short Term Memory,BLSTM)、卷积神经网络结合到一起,构建基于BLSTM-CNN-CRF的命名实体识别模型,实现了端对端的预测,不需要任何的手工选取特征和预处理数据,因此它的适用性十分广泛,可以应用于各种领域的实体识别任务。在实验部分做了多组对比实验,BLSTM-CNN-CRF模型在测试集上的F1值达到了90.97%,相比BLSTM、BLSTM-CNN模型分别提高了1.64%和1.29%。
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