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基于深度学习的电子病历命名实体识别及其在知识发现中的应用

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摘要通过引入医学文本语言和文档类别特征,构建了一个基于深度学习的电子病历命名实体识别系统。识别的实体包括身体部位、症状和体征、疾病和诊断、检查和检验以及治疗5大类。基于模型识别的结果,将其应用在基于共现的临床知识发现中。命名实体识别系统的准确率为93.29%,召回率为93.53%,F1值为93.41%。医学语言特征的引入能够进一步提高基于深度学习的医学实体识别系统的效果,实体识别的结果可以作为电子病历知识发现的基础。

DOI g4q1gv3zd8/1878896

作者欧阳恩;李作高;李昱熙;张晓艳

机构地区不详

出处《中国卫生信息管理杂志》 2018年4期

关键词深度学习自然语言处理命名实体识别知识发现

分类 [医药卫生][公共卫生与预防医学]

出版日期 2018年04月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

中国卫生信息管理杂志

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深度学习自然语言处理命名实体识别知识发现

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