在线医疗文本中的实体识别研究

被引：25

作者：

苏娅

刘杰

黄亚楼

机构：

[1] 南开大学计算机与控制工程学院(软件学院)

来源：

北京大学学报(自然科学版) | 2016年 / 52卷 / 01期

基金：

天津市自然科学基金;

关键词：

实体识别; 数据挖掘; 条件随机场; 医疗信息;

D O I：

10.13209/j.0479-8023.2016.020

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

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。

引用

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页数：9

共 9 条

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