基于深度学习医疗文本命名实体识别研究

• 作者: 何玉洁
• 来源期刊: 电脑编程技巧与维护
• 关键词: 命名实体识别 深度学习 医疗文本
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能与应用
• 页码范围: 153-155
• 页数: 3页
• 字数: 2837字
• 语种: 中文

摘要

生物医学命名实体是生物医学文本挖掘中最基本的任务之一.近年来,基于深度学习的方法已被应用于生物医学命名实体识别,并取得了良好的效果.提出了基于深度学习的命名实体识别方法(BILSTM-CRF)对医疗文本中所包含的疾病名称、症状、疾病特点等实体进行识别.实验结果表明,BILSTM-CRF模型对医疗文本的命名实体识别任务有效性和稳健性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何玉洁		1	0	0.0	0.0