基于深度学习的患者安全事件的命名实体识别

• 作者: 周亮杰 马敬东
• 来源期刊: 中华医学图书情报杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 患者安全事件 命名实体识别 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP391|R-058
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3982.2020.06.001

摘要

为解决日益增长的数据体量与实际作业效率和成本的矛盾,用科学的标注体系对患者安全事件语料进行标注,设计了一种基于深度学习的BERT-BiLSTM-CRF模型,结合中文文本语料的语义特征和字符特征对其进行命名实体识别,最终实验F1值为91.49％,相较于BiLSTM-CRF模型和IDCNN-CRF模型,实体的识别性能分别提升了7.33％和8.30％,验证了该模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马敬东		96	723	15.0	22.0
2	周亮杰		1	0	0.0	0.0