【摘 要】
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命名实体识别是中医智能化发展的基石。针对中医文本数据挖掘中实体识别困难的问题,构建了基于Bert-BiLSTM-CRF的命名实体识别模型。通过Bert模型在字向量的构建过程中融入注意力机制,利用BiLSTM进行特征提取,并将特征输入CRF模型之中完成最终的训练。实验选取《伤寒论》作为训练集以及测试集,划分症状、疾病名称、方剂、中药名、时间5类实体。测试集上的结果表明,该模型的准确率为96.94%,召回率为93.14%,F值为95%,命名实体识别精度较高,可以将该模型用于实际问题中。
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命名实体识别是中医智能化发展的基石。针对中医文本数据挖掘中实体识别困难的问题,构建了基于Bert-BiLSTM-CRF的命名实体识别模型。通过Bert模型在字向量的构建过程中融入注意力机制,利用BiLSTM进行特征提取,并将特征输入CRF模型之中完成最终的训练。实验选取《伤寒论》作为训练集以及测试集,划分症状、疾病名称、方剂、中药名、时间5类实体。测试集上的结果表明,该模型的准确率为96.94%,召回率为93.14%,F值为95%,命名实体识别精度较高,可以将该模型用于实际问题中。
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