【摘 要】
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医学信息提取的第一步在于命名实体识别,然而公开医学语料的缺乏使得这项工作困难重重。已有的研究大都建立在少量人工标注的文本之上,不具备很好的推广性。互联网作为大量数
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨工业大学基础与交叉科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos.61472099,61772157,国家科技支撑计划No.2015BAH10F01
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医学信息提取的第一步在于命名实体识别,然而公开医学语料的缺乏使得这项工作困难重重。已有的研究大都建立在少量人工标注的文本之上,不具备很好的推广性。互联网作为大量数据的聚集地,可以从中进行医学知识的提取。针对互联网资源规模大,结构化程度低,缺乏标注等特点,提出了一种迭代式框架来对其加以利用。使用融合通用模型和领域词典的方法对文本进行标注,缓解了领域不同带来的精度降低问题。使用在线方法来构建模型,避免了迭代中对模型进行整体重构。在命名实体识别模型中融入了词法特征、词缀特征、词长特征等,提高了模型的识别能力。提
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