基于深度学习的医疗命名实体识别
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引用本文:张帆,王敏.基于深度学习的医疗命名实体识别[J].计算技术与自动化,2017,(1):123-127
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作者单位
张帆,王敏 (湖南大学 电气与信息工程学院湖南 长沙410082) 
中文摘要: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。
中文关键词:实体识别  数据挖掘  深度学习  医疗信息
 
Medical Text Entities Recognition Method Base on Deep Learning
Abstract:This article do deep research on many medical text entity recognition methods, and design a medical text entity recognition method base on deep learning. This article do entity recognition controlled experiments on medical text data set, the target entity contain diseases, symptoms, medicine, treatment and inspection. The experimental result show that our neural network model can be applied to medical text entity recognition. Our neural network model have higher precision, higher recall and less artificial features than traditional methods such as CRF.
keywords:sentity recognition  data mining  deep learning  medical information
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