• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中文期刊> 《中国数字医学》 >基于RoBERTa的BiLSTM-CRF模型在中文病案实体识别中的应用研究

基于RoBERTa的BiLSTM-CRF模型在中文病案实体识别中的应用研究

         
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

目的:构建适用于中文电子病案审核的命名实体识别模型,提高医院统计部门相关病案审核的工作效率,为人工智能技术在医疗卫生行业的应用奠定基础。方法:基于1 700条真实中文电子病历,选取“症状体征”“疾病诊断”“治疗方式”“解剖部位”“影像检查”“手术”等作为主要实体,结合经人工审核的病案结果进行BIOES标注,基于RoBERTa的BiLSTM-CRF算法,构建中文病案实体识别模型。结果:所建实体识别模型在CCKS2017中准确率为94.80%,召回率为96.03%,F1值为0.95;在CCKS2019中准确率为81.91%,召回率为83.03%,F1值为0.83。与传统基于Word2Vec、BERT的识别模型相比,RoBERTa-BiLSTM-CRF模型具有更优的效果。结论:基于RoBERTa的BiLSTM-CRF模型在中文电子病案实体识别中效果良好,能够对中文电子病历进行有效的初步识别和筛查,提高相关统计人员的审核效率。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号