10.16208/j.issn1000-7024.2023.04.035
基于BERT的中文电子病历命名实体识别
针对中文电子病历命名实体识别过程中实体特征利用率低,语义表示不充分等问题,提出一种基于BERT语言模型的命名实体识别方法.运用Char-CNN学习字符的多种特征,将特征加入BERT预训练生成的词向量中,获得融合领域信息和汉字特征的词向量表示,将词向量输入迭代扩张卷积神经网络中进行特征抽取,引入注意力机制加强实体特征的关注度,通过CRF解码标注命名实体.实验结果表明,该方法在CCKS17中取得91.64%的F1值,识别性能优于现有方法.
中文电子病历、命名实体识别、深度学习、语言模型、卷积神经网络、注意力机制、词向量
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TP391.1(计算技术、计算机技术)
江苏省科技厅社会发展基金项目;常州市社会发展基金项目
2023-05-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1220-1227