【摘 要】
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近年来,电子病历文本数据不断增长,这为医学研究提供了丰富的知识来源.结合领域需求,采用有效的文本挖掘技术从电子病历文本中自动快速、准确地获取医疗知识,将对医疗健康领
【基金项目】
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十三五国家重点研发计划项目(2016YFC0901900)资助.
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近年来,电子病历文本数据不断增长,这为医学研究提供了丰富的知识来源.结合领域需求,采用有效的文本挖掘技术从电子病历文本中自动快速、准确地获取医疗知识,将对医疗健康领域的研究产生极大的推动作用.中文临床电子病历命名实体识别作为中文医学信息抽取的基本任务,已经受到了广泛关注.目前大多数中文电子病历实体识别工作都是在传统通用的文本表示向量基础上,通过特征工程来提升模型在医疗领域上的性能,缺乏适合中文生物医学特定领域的预训练表示向量.此外,目前现存的中文电子病历标注数据十分稀缺,标注电子病历实体需要具备专业的医学
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