基于命名实体识别的恶性肿瘤诊断文本信息提取研究

• 作者: 唐俊 徐煌 杨丽静 沈伟富 莫丽 陈擎炜
• 来源期刊: 医院管理论坛
• 学科: 工学
• 关键词: 恶性肿瘤 信息提取 命名实体识别 最大熵马尔可夫模型 条件随机场 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 信息管理
• 页码范围: 74-77
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-9069.2020.08.022

摘要

本文提出了基于命名实体识别的住院费用预测算法.该算法通过MEMM与CRF(最大熵马尔可夫模型与条件随机场)的命名实体识别方法在部分恶性肿瘤医疗文本数据描述中提取命名实体.实验结果表明在命名实体识别阶段所用测试集的平均准确率较为一般(56％～60％),单样本的最好准确率较高(84％～90％).