【摘 要】
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为了解决在中文电子病历命名实体识别任务中,基于字符粒度NER方法对序列信息遗漏的问题,以及引入外部词典资源方法所带来的运算效率问题,提出一种基于SoftLexicon的医疗实体识别模型。首先,将输入序列中的每个字符映射到一个稠密向量中;接下来,引入外部词典资源,为每个字符构造SoftLexicon特征,并将其添加到对应的字向量表示中;然后,将这些增强的字符表示放入Bi-LSTM和CRF层,以获得最终的识别结果。该模型既能有效捕捉句子序列中字符的特征,提取上下文之间的依赖关系,又能实现标签预测的顺序性。以C
【机 构】
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湖南工业大学计算机学院,湖南工业大学湖南省智能信息感知及处理技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61871432),湖南省自然科学基金资助项目(2020JJ6089),湖南省教育厅科研基金资助重点项目(19A133)。
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为了解决在中文电子病历命名实体识别任务中,基于字符粒度NER方法对序列信息遗漏的问题,以及引入外部词典资源方法所带来的运算效率问题,提出一种基于SoftLexicon的医疗实体识别模型。首先,将输入序列中的每个字符映射到一个稠密向量中;接下来,引入外部词典资源,为每个字符构造SoftLexicon特征,并将其添加到对应的字向量表示中;然后,将这些增强的字符表示放入Bi-LSTM和CRF层,以获得最终的识别结果。该模型既能有效捕捉句子序列中字符的特征,提取上下文之间的依赖关系,又能实现标签预测的顺序性。以C
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