【摘 要】
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目的 肺癌医案中蕴含丰富的四诊信息,这些四诊信息对肺癌的研究具有重要意义.本文通过基于字向量的BiGRU-CRF方法实现四诊信息实体抽取研究.方法 研究利用BERT模型对基于自定义词典自动化标注后的肺癌临床数据进行预训练,得到包含上下文语义的字向量,再将其作为BiGRU-CRF模型输入,实现肺癌医案四诊信息命名实体抽取.结果 本文方法对临床表现、舌象、脉象、身体部位、程度副词五类实体抽取的F1值分别为98.17％、99.74％、99.77％、94.72％、93.36％,对比模型BERT-BiLSTM-CR
【机 构】
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南京中医药大学人工智能与信息技术学院 南京 210023;南京中医药大学第一临床医学院 南京 210023
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目的 肺癌医案中蕴含丰富的四诊信息,这些四诊信息对肺癌的研究具有重要意义.本文通过基于字向量的BiGRU-CRF方法实现四诊信息实体抽取研究.方法 研究利用BERT模型对基于自定义词典自动化标注后的肺癌临床数据进行预训练,得到包含上下文语义的字向量,再将其作为BiGRU-CRF模型输入,实现肺癌医案四诊信息命名实体抽取.结果 本文方法对临床表现、舌象、脉象、身体部位、程度副词五类实体抽取的F1值分别为98.17％、99.74％、99.77％、94.72％、93.36％,对比模型BERT-BiLSTM-CRF、BERT模型和Word2vec-BiGRU-CRF模型抽取的F1值分别为(96.46％、99.31％、98.78％、94.95％、92.44％)、(94.38％、95.14％、94.99％、90.89％、91.82％)和(91.27％、97.95％、98.09％、87.01％、86.77％).结论 本文利用基于字向量的BiGRU-CRF方法具有更强的命名实体识别能力,可以更好地应用于中医医案命名实体抽取研究,进而为医案的关系抽取以及知识图谱构建提供支持.
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