【摘 要】
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目的研究中医医案中症状命名实体的抽取方法,为中医临床信息的自动化抽取提供方法学参考。方法基于已标注过的名老中医诊治肺癌医案构建长短时记忆网络(LSTM)与条件随机场(CR
【机 构】
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南京中医药大学人工智能与信息技术学院,南京中医药大学中医学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(81674099),国家重点研发计划(2017YFC1703506),江苏省护理学优势学科建设项目(2019YSHL068)。
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目的研究中医医案中症状命名实体的抽取方法,为中医临床信息的自动化抽取提供方法学参考。方法基于已标注过的名老中医诊治肺癌医案构建长短时记忆网络(LSTM)与条件随机场(CRF)混合模型,应用LSTM层结合预训练字向量抽取医案的抽象特征,通过CRF进行序列标注,使用多分类评价指标对抽取结果进行评价。同时设计不同变体的算法,在肺癌数据集上进行测试,分析比较不同模型的优劣。结果带有Peephole机制的双向LSTM识别效果最好,其症状词的3个评价指标准确率(P)、召回率(R)和F1-测度值(F1)分别为0.844
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