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基于新词发现和Lattice-LSTM的中文医疗命名实体识别
被引量：
8
1
作者
赵耀全
车超
张强
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第1期161-165,249,共6页
在医疗命名实体识别中,由于存在大量医学专业术语和语料中语言不规范的原因,识别的准确率不高。为了识别未登录的医学术语和应对语言不规范问题,提出一种基于N-grams新词发现的Lattice-LSTM的多粒度命名实体识别模型。在医疗对话语料中...
在医疗命名实体识别中,由于存在大量医学专业术语和语料中语言不规范的原因,识别的准确率不高。为了识别未登录的医学术语和应对语言不规范问题,提出一种基于N-grams新词发现的Lattice-LSTM的多粒度命名实体识别模型。在医疗对话语料中使用N-grams算法提取新词并构造一个医疗相关的词典,通过Lattice-LSTM模型将输入的字符和所有能在词典匹配的单词一起编码,其中门结构能够使模型选择最相关的字符和单词。Lattice-LSTM能够利用发现的新词信息识别未登录的医学术语,从而得到更好的实验识别结果。
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关键词
医疗命名实体识别
N-GRAMS
新词发现
Lattice-LSTM
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题名
基于新词发现和Lattice-LSTM的中文医疗命名实体识别
被引量：
8
1
作者
赵耀全
车超
张强
机构
大连
大学
计算机辅助
设计
国家
地方
联合
工程
实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第1期161-165,249,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61751203)
大连市科技创新基金项目(2018J12GX036)
大连市高层次人才创新支持计划项目(2017RD11)。
文摘
在医疗命名实体识别中,由于存在大量医学专业术语和语料中语言不规范的原因,识别的准确率不高。为了识别未登录的医学术语和应对语言不规范问题,提出一种基于N-grams新词发现的Lattice-LSTM的多粒度命名实体识别模型。在医疗对话语料中使用N-grams算法提取新词并构造一个医疗相关的词典,通过Lattice-LSTM模型将输入的字符和所有能在词典匹配的单词一起编码,其中门结构能够使模型选择最相关的字符和单词。Lattice-LSTM能够利用发现的新词信息识别未登录的医学术语,从而得到更好的实验识别结果。
关键词
医疗命名实体识别
N-GRAMS
新词发现
Lattice-LSTM
Keywords
Medical named entity recognition
N-grams
New word discovery
Lattice-LSTM
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于新词发现和Lattice-LSTM的中文医疗命名实体识别
赵耀全
车超
张强
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
8
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