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一种医学文本命名实体识别方法 

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申请/专利权人:众阳健康科技集团有限公司

摘要:一种医学文本命名实体识别方法,采用了loss函数里面对预训练语言模型进行L1回归的方式去学习,平衡了预训练部分与配合命名实体识别增加部分的参数学习,提升了模型训练效果的同时,也提升了命名实体识别的效果。在训练过程中创新性采用了反向修改条件随机场中转移矩阵的方法,形成了对不合法标签的惩罚,使得医学文本命名实体识别模型能够被动的掌握避免出现不合法标签的方法,所以在解码过程中仅仅使用argmax运算就可以进行解码,摆脱了对维特比算法的依赖,提高了医学命名实体识别的推理速度,提升了大数据量下的医学文本命名实体识别场景的实时性。

主权项:1.一种医学文本命名实体识别方法,其特征在于,包括如下步骤:a建立由一个神经网络构成的医学文本命名实体识别模型;b预训练语言模型,将预训练好的语言模型的参数表示为集合P1′;c将医学文本命名实体识别模型的可训练参数表示为集合{P1,P2},集合中P1子集合为预训练语言模型部分对应在医学文本命名实体识别模型中的可训练参数,P2子集合为医学文本命名实体识别模型中除P1以外的其他的所有可训练参数;d定义条件随机场模块,将条件随机场中的转移矩阵表示为K,将条件随机场中的转移矩阵K中第j类实体的Y标签转移到第n类实体的Z标签的数字表示为标签结构为BIO标签,Y的取值为BIO标签中的B标签或I标签,Z的取值为BIO标签中的B标签或I标签;e随机初始化P1子集合与P2子集合,将条件随机场中的转移矩阵K中满足j≠n且Z取值为BIO标签中的I标签的的数字赋值为ζ,其他部分数字赋值为0;f将医学文本输入到医学文本命名实体识别模型中,得到模型输出表示为W′,将医学文本对应的标签序列表示为L,将W′与L输入条件随机场模块后输出得到loss值;g将矩阵W′沿列做argmax计算,将argmax计算结果转换为BIO标签序列,将得到的BIO标签序列表示为h通过公式计算得到最终的损失函数,利用最终的损失函数调整医学文本命名实体识别模型中的可训练参数,直到early-stop,得到调整完毕的医学文本命名实体识别模型,式中λ为变量,γ为固定参数,为参数集合P1′与P1中所有参数的差的绝对值的平均数;i将待识别实体的医学文本输入到调整完毕的医学文本命名实体识别模型,得到模型的输出矩阵W′,对矩阵W′沿列做argmax计算,将argmax计算结果转换为BIO标签序列,得到BIO标签序列即为最终的命名实体识别的结果。

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