在线医疗文本中的实体识别研究
针对在线医疗文本,设计考虑医疗领域特性的识别特征,并在自建数据集上进行实体识别实验.针对常见的5类疾病:胃炎、肺癌、哮喘、高血压和糖尿病,采用近年来较先进的机器学习模型条件随机场,进行训练和测试,抽取目标实体包括疾病、症状、药品、治疗方法和检查5类.通过采用逐一添加特征的实验方式,验证所提特征的有效性,取得总体上81.26%的准确率和60.18%的召回率,随后对识别特征给出进一步分析.
实体识别、数据挖掘、条件随机场、医疗信息
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TP391(计算技术、计算机技术)
天津市科技支撑项目13ZCZDGX01098;天津市自然科学基金14JCQNJC00600;中国民航信息技术科研基地开放课题CAAC-ITRB-201303
2017-01-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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