基于深度学习的医疗命名实体识别

被引：18

作者：

张帆

王敏

机构：

[1] 湖南大学电气与信息工程学院

来源：

计算技术与自动化 | 2017年 / 36卷 / 01期

关键词：

实体识别; 数据挖掘; 深度学习; 医疗信息;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

摘要：

在较为深入地研究医疗文本实体识别的现有方法的基础上,设计一种基于深度学习的医疗文本实体识别方法。本文在医疗文本数据集上进行实体识别对比实验,所识别目标实体包含疾病,症状,药品,治疗方法和检查五大类。实验结果表明,设计的深度神经网络模型能够很好的应用到医疗文本实体识别,本文所设计的方法比传统算法(如CRF)具有较少人工特征干预及更高的准确率和召回率等优点。

引用

页码：123 / 127

页数：5

共 7 条

[1]

基于条件随机场的命名实体识别及实体关系识别的研究与应用.[D].阚琪.北京交通大学.2015, 06

[2]

基于规则的命名实体识别研究.[D].周昆.合肥工业大学.2010, 04

[3] An Unsupervised Graph Based Continuous Word Representation Method for Biomedical Text Mining [J].