基于BERT-BILSTM-CRF的慢性支气管炎中医医案实体识别

摘要：

随着现代信息技术的飞速发展,人类社会开始进入大数据时代,如何高效快捷地从海量的中医医案文本数据中挖掘出我们所需要的信息,从而更好地应用于临床工作,是目前亟待解决的问题.通过实验对慢性支气管炎中医医案进行研究,分析BERT、BILSTM、BILSTM-CRF和BERT-BILSTM-CRF四种模型的实体识别效果,结果表明,相比于其他模型,采用BERT-BILSTM-CRF模型可以更加准确有效地识别出慢性支气管炎中医医案的实体类别,其F1、Precision和Recall均优于其他模型.

关键词：数据挖掘、命名实体识别、中医医案、循环神经网络

所属期刊栏目：7

分类号：TP391.1;R2-03(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：145-148,152