【摘 要】
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中医药文本命名实体识别在中医药文本挖掘中占有重要地位,本文通过BiLSTM-CRF方法实现对中医医案文本进行命名实体识别,不仅实现了基本命名实体识别,通过对数据集按照中草药
【机 构】
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湖北中医药大学信息工程学院,湖北中医药大学第一临床学院
【基金项目】
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2017年湖北中医药大学“青苗计划”项目[No.2017ZZX016]:基于中医电子病历的慢性乙型肝炎诊断预测算法研究,负责人:肖瑞,国家中医药管理局2018年度中医药法制化建设项目[No.GZY-FJS-2018-162]:互联网虚假违法中医医疗广告监测,负责人:肖瑞
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中医药文本命名实体识别在中医药文本挖掘中占有重要地位,本文通过BiLSTM-CRF方法实现对中医医案文本进行命名实体识别,不仅实现了基本命名实体识别,通过对数据集按照中草药、疾病和症状三个类别进行标记,还能够进行命名实体类别识别。对中医药相关医案进行规整的10292条句子进行序列标注,基于word2vec的向量构建,从而进行模型训练迭代,得到了准确率为97.23%,召回率为89.47%,F值为88.34%的中医药命名实体识别模型。各类别识别中,中草药类别识别精准率为94.41%,召回率为94.36%,F值
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