随着“智能油田”的建设加快,构建基于海量石油数据的智能分析系统意义重大。然而,由于石油生产过程中产生的文本数据往往无结构且类型多样,从中抽取关键信息进行分析成为一个研究热点,而信息抽取又需要高质量的语义实体做支撑。根据这...随着“智能油田”的建设加快,构建基于海量石油数据的智能分析系统意义重大。然而,由于石油生产过程中产生的文本数据往往无结构且类型多样,从中抽取关键信息进行分析成为一个研究热点,而信息抽取又需要高质量的语义实体做支撑。根据这一特定问题,提出基于命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)技术针对石油非结构化文本进行信息抽取,构建双向长短时记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi LSTM)网络模型提取语料特征,并结合条件随机场(Conditional Random Field,CRF)做分类器,构建了基于Bi LSTM+CRF的高精度NER模型,针对石油工业领域的非结构化文本进行命名实体抽取。通过在修井作业文本数据集上进行对比实验表明,本方法具有较高的精确率和召回率。展开更多
针对电子病历结构化中的命名实体识别问题,提出一种基于分词任务和命名实体识别任务相结合的多任务双向长短期记忆网络模型(Bidirectional Long Short-Term Memory Conditional Random Feld,Bi-LSTM-CRF).该模型通过加入共享LSTM捕获分...针对电子病历结构化中的命名实体识别问题,提出一种基于分词任务和命名实体识别任务相结合的多任务双向长短期记忆网络模型(Bidirectional Long Short-Term Memory Conditional Random Feld,Bi-LSTM-CRF).该模型通过加入共享LSTM捕获分词任务中的词边界信息,丰富了命名实体识别任务的特征集,进而达到提高命名实体的效果.实验采集数据由新疆某三甲医院提供的500份冠心病患者的出院小结和2000份心血管疾病患者的出院小结组成.实验结果表明:F-measure值达到了0.927,满足临床的实际需求.展开更多
文摘随着“智能油田”的建设加快,构建基于海量石油数据的智能分析系统意义重大。然而,由于石油生产过程中产生的文本数据往往无结构且类型多样,从中抽取关键信息进行分析成为一个研究热点,而信息抽取又需要高质量的语义实体做支撑。根据这一特定问题,提出基于命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)技术针对石油非结构化文本进行信息抽取,构建双向长短时记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi LSTM)网络模型提取语料特征,并结合条件随机场(Conditional Random Field,CRF)做分类器,构建了基于Bi LSTM+CRF的高精度NER模型,针对石油工业领域的非结构化文本进行命名实体抽取。通过在修井作业文本数据集上进行对比实验表明,本方法具有较高的精确率和召回率。
文摘针对电子病历结构化中的命名实体识别问题,提出一种基于分词任务和命名实体识别任务相结合的多任务双向长短期记忆网络模型(Bidirectional Long Short-Term Memory Conditional Random Feld,Bi-LSTM-CRF).该模型通过加入共享LSTM捕获分词任务中的词边界信息,丰富了命名实体识别任务的特征集,进而达到提高命名实体的效果.实验采集数据由新疆某三甲医院提供的500份冠心病患者的出院小结和2000份心血管疾病患者的出院小结组成.实验结果表明:F-measure值达到了0.927,满足临床的实际需求.
