【摘 要】
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针对中文电子病历词边界模糊,一字多义,难以提取字符信息极大地影响了命名实体识别方法的性能问题,提出一种增强字符信息的神经网络模型(ERNIE-BiLSTM-IDCNN-CRF).首先,使用C
【机 构】
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河北省建筑工程学院 河北 张家口 075000
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针对中文电子病历词边界模糊,一字多义,难以提取字符信息极大地影响了命名实体识别方法的性能问题,提出一种增强字符信息的神经网络模型(ERNIE-BiLSTM-IDCNN-CRF).首先,使用CNN和ERNIE模型获得增强字符信息向量;其次,将获得增强字符信息向量输入到LSTM网络和IDCNN网络捕获不同粒度特征;最后,采用条件随机场模型(CRF)命名实体的序列标记.实验表明,基于增强字符信息对中文实体识别模型优于其他常用模型.
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