【摘 要】
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针对传统机器学习模型在识别PICO(population/problem,intervention,comparison and outcome)成分时存在特征提取不充分的问题,本文提出了一种自动识别医学文本中PICO成分的G
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院,江苏大数据安全与智能处理重点实验室,浙江省智慧医疗工程技术研究中心,自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室,苏州派维斯信息科技有限公司
【基金项目】
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浙江省智慧医疗工程技术研究中心资助项目(2016E10011),苏州市姑苏科技创业天使计划资助项目(CYTS2018233),南京邮电大学引进人才科研启动基金(NY217136)
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针对传统机器学习模型在识别PICO(population/problem,intervention,comparison and outcome)成分时存在特征提取不充分的问题,本文提出了一种自动识别医学文本中PICO成分的GRUCM模型,该模型融合了双向门控循环单元(bi-bated recurrent unit,BiGRU)神经网络和条件随机场(conditional random field,CRF)的优点,不仅能改善传统机器学习模型存在的特征抽取不足的问题,而且可以同时抽取出多个成分,避免创建多个
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