医疗实体识别研究进展

• 作者: 张明淘 韩普
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 医疗实体识别 深度学习 神经网络 医疗大数据 人工智能
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 57-62
• 页数: 6页
• 分类号: TP31
• 字数: 7180字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.04.011

摘要

深入了解医疗实体识别的现状和进展,有助于进一步提升医疗实体识别的效果.通过梳理国内外医疗实体识别的相关研究进展和研究成果,并分别从医疗实体概念和分类、国内外重要医疗实体识别评测会议,以及传统的和当代的医疗实体识别方法三方面进行归纳和总结,系统全面地阐述了医疗实体识别的研究现状,指出了当前研究存在的问题,并对医疗实体识别的未来发展趋势进行了展望.从深度学习的视角,仅仅对循环神经网络、长短时记忆神经网络等主流的神经网络模型在医疗实体识别领域的应用进行了分析和总结.在医疗大数据和人工智能背景下,医疗实体识别是医疗领域信息处理和人工智能的基础,并且该研究已经发展成为自然语言处理中新的研究方向,对医疗大数据分析和医疗人工智能具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩普	南京邮电大学管理学院	16	41	4.0	6.0
5	张明淘	南京邮电大学管理学院	1	0	0.0	0.0