【摘 要】
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针对在线医疗文本,设计考虑医疗领域特性的识别特征,并在自建数据集上进行实体识别实验。针对常见的5类疾病:胃炎、肺癌、哮喘、高血压和糖尿病,采用近年来较先进的机器学习
【机 构】
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南开大学计算机与控制工程学院（软件学院）
【基金项目】
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天津市科技支撑项目(13ZCZDGX01098);天津市自然科学基金(14JCQNJC00600);中国民航信息技术科研基地开放课题(CAAC-ITRB-201303)资助
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针对在线医疗文本,设计考虑医疗领域特性的识别特征,并在自建数据集上进行实体识别实验。针对常见的5类疾病:胃炎、肺癌、哮喘、高血压和糖尿病,采用近年来较先进的机器学习模型条件随机场,进行训练和测试,抽取目标实体包括疾病、症状、药品、治疗方法和检查5类。通过采用逐一添加特征的实验方式,验证所提特征的有效性,取得总体上81.26%的准确率和60.18%的召回率,随后对识别特征给出进一步分析。
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