基于深度学习的医疗命名实体识别
医疗命名实体识别指从海量的非结构化的医疗数据中提取关键信息,为医学研究的发展和智慧医疗系统的普及提供了基础.深度学习运用深层非线性的神经网络结构能够学习到复杂、抽象的特征,可实现对数据更本质的表征.医疗命名实体识别采用深度学习模型可明显提升效果.首先,本文综述了医疗命名实体识别特有的难点以及传统的识别方法;其次,总结了基于深度学习方法的模型并介绍了较为流行的模型改进方法,包括针对特征向量的改进,针对数据匮乏、复杂命名实体识别等问题的改进;最后,通过综合论述对未来的研究方向进行展望.
命名实体识别、深度学习、循环神经网络、自然语言处理、注意力机制、人工智能
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TP391.41;TP183;TN929.53
广东省普通高校人工智能重点领域专项;中国高等教育学会专项课题;广东高校省级重点平台;重大科研项目;广东省中医药局科研项目
2022-09-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共12页
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