基于知识图谱与BERT-BiLSTM-CRF模型的中文电子病历实体识别研究

梁怀众; 庄培锋; 彭宏; 王继伟

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基于知识图谱与BERT-BiLSTM-CRF模型的中文电子病历实体识别研究

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目的:提出一种基于医疗知识图谱的BERT-BiLSTM-CRF命名实体识别模型(MKG-BERT-BiLC),用于解决BERT类语言模型在处理医疗电子病历命名实体识别任务时,由于缺乏一定医疗领域背景知识而导致无法充分发挥其作用的问题。方法:将医疗知识图谱中的三元组信息集成到BERT-BiLSTM-CRF模型中,可实现为模型配备相应的医疗领域知识,进而增强模型的语言表征能力。结果:利用现有公开数据集进行实验,融入知识图谱后BERT-BiLSTM-CRF模型的识别精确率、召回率和F1值均有显著提升,优于现有NER模型。结论:MKG-BERT-BiLC模型能够更好地识别电子病历中的命名实体,具有一定的实用价值。

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来源
《中国数字医学》 |2022年第8期|43-47|共5页
作者
梁怀众; 庄培锋; 彭宏; 王继伟;
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作者单位

陆军第七十三集团军医院(厦门大学附属成功医院)信息科;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类其他科学技术在医学上的应用;
关键词
知识图谱; BERT-BiLSTM-CRF; 电子病历; 命名实体识别;

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