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本文提出了基于命名实体识别的住院费用预测算法。该算法通过MEMM与CRF(最大熵马尔可夫模型与条件随机场)的命名实体识别方法在部分恶性肿瘤医疗文本数据描述中提取命名实体。实验结果表明在命名实体识别阶段所用测试集的平均准确率较为一般(56%~60%),单样本的最好准确率较高(84%~90%)。
基于命名实体识别的恶性肿瘤诊断文本信息提取研究
【摘 要】
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本文提出了基于命名实体识别的住院费用预测算法。该算法通过MEMM与CRF(最大熵马尔可夫模型与条件随机场)的命名实体识别方法在部分恶性肿瘤医疗文本数据描述中提取命名实体
【机 构】
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杭州市卫生信息中心,浙江大学城市学院计算机与计算科学学院,浙江中医药大学
【出 处】
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医院管理论坛
【发表日期】
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2020年8期
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