【摘 要】
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随着“互联网+医疗”的发展,越来越多的研究者将目光投向使用计算机技术对医疗信息提取的研究,尤其是2019年末爆发的新冠肺炎更是把大众的眼光都吸引向了医疗领域。中文电子
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随着“互联网+医疗”的发展,越来越多的研究者将目光投向使用计算机技术对医疗信息提取的研究,尤其是2019年末爆发的新冠肺炎更是把大众的眼光都吸引向了医疗领域。中文电子病历命名实体识别是对电子病历中的医疗信息进行抽取的第一步,具有重大的研究意义和价值。本文在对现有中文电子病历命名实体技术进行研究的基础上,提出了一种多特征融合的字符级词嵌入算法,并在此基础上提出了一种基于自注意力机制的WC-LSTM中文电子病历命名实体识别模型。最后实现了基于上述模型的中文电子病历命名实体识别系统。本文的研究内容有:(1)本文从语言特性和应用领域两方面研究了用于中文电子病历命名实体识别的字符级词嵌入算法的特点和难点,提出了一种基于Skip-gram算法的融合偏旁部首信息和拼音信息的字符级词嵌入算法,并通过外部评估的方式对其可行性和有效性进行了验证。(2)本文提出了一种基于多头自注意力机制的WC-LSTM中文电子病历命名实体识别模型。针对基于字符的命名实体识别模型丢失词信息的问题,本文使用将字符对应的最短词的信息融入字向量的方法,对词信息进行补充,并使用自注意力机制加强距离较远的字符间的联系,降低由于使用最短词而可能带来的噪声。同时,通过<PAD>填充没有对应词汇的字向量中的词信息,来使模型的结构稳定,可以进行批量训练,从而大大缩短了训练用时。最后通过对比实验,对模型的可行性和有效性进行了验证。(3)在中文电子病历命名实体识别模型研究的基础上,实现了一个中文电子病历命名实体识别系统,该系统具有简单的权限管理功能,避免了不必要的数据泄漏风险。该系统不仅可以对电子病历进行自动化的命名实体识别、标注,还可以人工对其结果进行修正。
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