基于LEBERT-BCF的电子病历实体识别

吴广硕; 樊重俊; 陶国庆; 贺远珍

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基于LEBERT-BCF的电子病历实体识别

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针对BERT在中文电子病历实体识别过程中缺少词信息,实体边界信息被浪费和模型鲁棒性较差等问题,提出一种基于BERT并引入外部词典进行特征增强和对抗训练的实体识别模型LEBERT-BCF。该模型通过外部词典自动为电子病历进行词汇匹配构建字符-词语对,在BERT内部将字符-词语对中对应字向量与词向量经过Lexicon Adapter模块进行特征融合并使用FGM提升模型的鲁棒性。在CCKS 2019数据集上的实验结果表明,该模型的F1值比BERTBiLSTM-CRF提高了3.45%。

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来源
《计算机时代》 |2023年第2期|92-97|共6页
作者
吴广硕; 樊重俊; 陶国庆; 贺远珍;
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作者单位

上海理工大学管理学院;

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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
BERT; 特征增强; 对抗训练; 字符-词语对; 鲁棒性;

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