基于bi-LSTM-CRF的医疗命名实体识别

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命名实体识别是构建知识图谱的基础,其正确率直接影响知识图谱的正确率.而构建医疗知识图谱对于在线医疗自动问答有着极其重要的意义.对于在线医疗问答数据中命名实体识别,本文采用连接条件随机场的长短时记忆神经网络实现命名实体识别,以长短时记忆神经网络提取当前词及其上下文信息,用条件随机场构建标记之间的约束信息.本模型正确率为87.3%.实验结果表明,CRF建立标记之间的约束关系是有效的.
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