【摘 要】
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在生物医学临床病历文本的命名实体识别任务中,传统的解决方案由于对实体的边界划分不够精确,影响了部分复合实体的识别。通过研究复合实体的特性,提出一种集成的卷积神经网
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61402288);上海市自然科学基金资助项目(15ZR1429100)
论文部分内容阅读
在生物医学临床病历文本的命名实体识别任务中,传统的解决方案由于对实体的边界划分不够精确,影响了部分复合实体的识别。通过研究复合实体的特性,提出一种集成的卷积神经网络(E-CNN)模型与双向长短期记忆网络(BLSTM)和条件随机场(CRF)结合的模型,通过对CNN中的卷积层设定不同卷积窗口的大小,来捕获多个词语之间更丰富的边界特征信息。然后将集成的特征信息传递给BLSTM模型进行训练,最后由CRF模型得到最终的序列标注。实验结果表明,该方法针对临床病历文本中的复合实体识别具有良好的效果。
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著者:黄晓明,E16K,81页,平装,定价:48元,出版单位:人民交通出版社,版次:第1版第2次,出版时间:2016年8月30号,标准书号:ISBN 978-7-114-11667-4。内容简介:本书系统地讲述了在