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申请/专利权人：鲁东大学
摘要：本发明公开了基于医疗字典知识增强的中文电子病历命名实体识别方法，首先收集中文电子病历医疗文本数据，并构造医疗字典，应用预训练语言模型RoBERTa‑wwm‑ext‑large对中文电子病历文本数据进行特征提取；然后将特征向量输入BiLSTM模型，学习医疗文本的上下文语义，同时查询医疗字典，设计掩码注意力机制，计算与字典中医疗概念相匹配的token的局部注意力权重，得到包含电子病历上下文信息的综合语义特征；最后利用全局指针网络模型GP同时考虑实体的头部和尾部的特征信息来预测嵌套实体，有效地解决中文电子病历命名实体识别任务中实体边界模糊和实体嵌套难以处理的问题。
主权项：1.基于医疗字典知识增强的中文电子病历命名实体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集中文电子病历文本数据，并构造医疗字典：S2、将医疗字典中的医疗概念引入分词器LTP中，对中文电子病历文本数据进行分词，并输入预训练语言模型RoBERTa-wwm-ext-large进行特征提取，获得对应的医疗词嵌入；S3、针对中文电子病历文本数据中的每一个词，在医疗字典中查询该词的医疗概念嵌入，并将其与该词的医疗词嵌入按位相加，得到最终的词嵌入；S4、通过BiLSTM模型捕获中文电子病历文本数据中每个词的上下文语义，同时查询医疗字典生成掩码注意力向量，进而计算与医疗字典中医疗概念相匹配的注意力权重，得到该词的综合语义特征表示；S5、将综合语义特征表示输入到全局指针网络中，计算命名实体得分，得到命名实体类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 鲁东大学 基于医疗字典知识增强的中文电子病历命名实体识别方法
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