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介绍命名实体识别及模型应用研究情况,以中医典籍作为数据源,采用深度学习方法,进行中医疾病、方剂、中草药等实体抽取,设计BiLSTM-CRF序列标注模型,构建中医典籍实验语料进行实验,结果表明该模型算法具有高度准确性。
深度学习基础上的中医实体抽取方法研究
【摘 要】
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介绍命名实体识别及模型应用研究情况,以中医典籍作为数据源,采用深度学习方法,进行中医疾病、方剂、中草药等实体抽取,设计BiLSTM-CRF序列标注模型,构建中医典籍实验语料进
【机 构】
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中国科学院软件研究所协同创新中心,中国科学院大学,中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室,北京工业大学
【出 处】
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医学信息学杂志
【发表日期】
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2019年2期
【基金项目】
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科技部国家重点研发计划重点专项(项目编号:2017YFB1002300),大数据驱动的中医智能辅助诊断服务系统课题--“多模态异构中医药大数据高效获取与资源库建设”(项目编号:2017YFB1002301)和课题三“基于深度学习的中医多尺度认知方法和辩证论治分析模型”(项目编号:2017YFB1002303)
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