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融合多特征嵌入的中文医疗命名实体识别模型MF-MNER
1
作者
常远
季长伟
+1 位作者
张春玲
胡强
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第12期2915-2922,共8页
医疗问诊数据中的命名实体识别不仅面临着实体交叉与边界模糊,而且问诊数据通常存在表述不准确、不规范和口语化等问题,已有医疗命名实体识别方法在问诊数据中适用效果较差.为此,提出一种适用于问诊数据的多特征嵌入中文医疗命名实体识...
医疗问诊数据中的命名实体识别不仅面临着实体交叉与边界模糊,而且问诊数据通常存在表述不准确、不规范和口语化等问题,已有医疗命名实体识别方法在问诊数据中适用效果较差.为此,提出一种适用于问诊数据的多特征嵌入中文医疗命名实体识别模型MF-MNER.该模型从字符、部首、词汇、边界和句法依赖等不同视角下获取字符的语义特征,并将融合后的语义特征经过扩张卷积神经网络进行卷积聚合,最后采用CRF模型进行序列解码.在医疗问诊数据集中开展的实验表明,多特征嵌入能明显提升命名实体的识别质量,MF-MNER相对于其他方法能够更适用于问诊数据中的医疗命名实体识别.此外,在公开的电子病例集中的实验表明,MF-MNER的高性能医疗命名实体识别具有普适性.
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关键词
命名实体
问诊
数据
多特征嵌入
扩张卷积神经网络
CRF模型
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题名
融合多特征嵌入的中文医疗命名实体识别模型MF-MNER
1
作者
常远
季长伟
张春玲
胡强
机构
青岛科技大学信息科学技术学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第12期2915-2922,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61973180)资助
山东省重点研发计划(软科学)项目(2023RKY01009)资助。
文摘
医疗问诊数据中的命名实体识别不仅面临着实体交叉与边界模糊,而且问诊数据通常存在表述不准确、不规范和口语化等问题,已有医疗命名实体识别方法在问诊数据中适用效果较差.为此,提出一种适用于问诊数据的多特征嵌入中文医疗命名实体识别模型MF-MNER.该模型从字符、部首、词汇、边界和句法依赖等不同视角下获取字符的语义特征,并将融合后的语义特征经过扩张卷积神经网络进行卷积聚合,最后采用CRF模型进行序列解码.在医疗问诊数据集中开展的实验表明,多特征嵌入能明显提升命名实体的识别质量,MF-MNER相对于其他方法能够更适用于问诊数据中的医疗命名实体识别.此外,在公开的电子病例集中的实验表明,MF-MNER的高性能医疗命名实体识别具有普适性.
关键词
命名实体
问诊
数据
多特征嵌入
扩张卷积神经网络
CRF模型
Keywords
named entity
consultation data
multi-feature embedding
dilated convolutional neural network
CRF model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
融合多特征嵌入的中文医疗命名实体识别模型MF-MNER
常远
季长伟
张春玲
胡强
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024
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