基于E-CNN和BLSTM-CRF的临床文本命名实体识别

曹春萍; 关鹏举

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基于E-CNN和BLSTM-CRF的临床文本命名实体识别

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cqvip:在生物医学临床病历文本的命名实体识别任务中,传统的解决方案由于对实体的边界划分不够精确,影响了部分复合实体的识别。通过研究复合实体的特性,提出一种集成的卷积神经网络(E-CNN)模型与双向长短期记忆网络(BLSTM)和条件随机场(CRF)结合的模型,通过对CNN中的卷积层设定不同卷积窗口的大小,来捕获多个词语之间更丰富的边界特征信息。然后将集成的特征信息传递给BLSTM模型进行训练,最后由CRF模型得到最终的序列标注。实验结果表明,该方法针对临床病历文本中的复合实体识别具有良好的效果。

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来源
《计算机应用研究》 |2019年第12期|3748-3751|共4页
作者
曹春萍; 关鹏举;
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作者单位

上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200082;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
命名实体识别; 临床文本; 集成的卷积神经网络;

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