【摘 要】
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本文针对中医典籍存在的知识体系复杂、分词困难等难点以及传统方法人工构建特征不准确等问题,提出了一种基于深度学习的中医典籍命名实体识别方法。根据中医典籍的语料特征
【机 构】
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北京师范大学医院,北京科技大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划云计算和大数据专项“大数据驱动的中医智能辅助诊断服务系统”(2017YFB1002300)
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本文针对中医典籍存在的知识体系复杂、分词困难等难点以及传统方法人工构建特征不准确等问题,提出了一种基于深度学习的中医典籍命名实体识别方法。根据中医典籍的语料特征及主流的深度学习模型特点,以中医典籍的字向量为输入,采用基于双向长短时记忆神经网络和条件随机场(BiLSTM-CRF)的实体识别模型,对《黄帝内经》中的中医认识方法、中医生理、中医病理、中医自然、治则治法等5种实体进行识别,精确率为85.44%,召回率为85.19%,F1值为85.32%。在相同的中医典籍语料上做了大量对比分析实验,验证了该方法的有
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