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针对中文电子病历命名实体识别任务中存在的边界划分不准确、实体识别率不高等问题,提出基于深度学习的CNN-BiLSTM-CRF模型,详细阐述模型结构与原理,采集3127份中文电子病历数据进行实验以验证模型性能,结果表明该模型具有较好的识别效果及性能。
中文电子病历命名实体识别方法研究
【摘 要】
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针对中文电子病历命名实体识别任务中存在的边界划分不准确、实体识别率不高等问题,提出基于深度学习的CNN-BiLSTM-CRF模型,详细阐述模型结构与原理,采集3127份中文电子病历
【机 构】
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曲阜师范大学软件学院,济宁医学院医学信息工程学院
【出 处】
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医学信息学杂志
【发表日期】
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2020年4期
【基金项目】
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教育部产学合作协同育人项目“高精度人脸识别技术与教学平台建设研究”(项目编号:201801245011)
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