基于深度学习的医疗命名实体识别

• 作者: 张帆 王敏
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 实体识别 数据挖掘 深度学习 医疗信息
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机软件及应用
• 页码范围: 123-127
• 页数: 5页
• 分类号: U491.14
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6199.2017.01.025

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张帆	湖南大学电气与信息工程学院	52	500	12.0	21.0
2	王敏	湖南大学电气与信息工程学院	42	430	9.0	20.0