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申请/专利权人：北京博瑞彤芸科技股份有限公司

摘要：本发明提供了一种中医药命名实体识别方法、装置及存储介质，该方法包括：获取待识别的中医药语料；在所述嵌入层，将所述中医药语料中转换为多个字符向量，将所述多个字符向量输入到所述模型层中；在所述模型层，将所述多个字符向量分别输入到所述多个命名实体识别模型和所述多个命名实体识别模型的多个联合模型中进行处理，生成所述模型层的处理结果，所述模型层的处理结果包括：每个命名实体识别模型的处理结果和每个联合模型的处理结果；在所述增强层，根据所述模型层的处理结果，确定最优的联合模型；根据所述模型层的处理结果和所述最优的联合模型，确定最终的中医药命名实体识别结果。本发明能够更加准确地识别中医药命名实体。

主权项：1.一种中医药命名实体识别方法，其特征在于，该方法包括：预先设置嵌入层、模型层和增强层，所述模型层中包括：预设的多个命名实体识别模型；获取待识别的中医药语料；在所述嵌入层，将所述中医药语料中转换为多个字符向量，将所述多个字符向量输入到所述模型层中；在所述模型层，将所述多个字符向量分别输入到所述多个命名实体识别模型和所述多个命名实体识别模型的多个联合模型中进行处理，生成所述模型层的处理结果，所述模型层的处理结果包括：每个命名实体识别模型的处理结果和每个联合模型的处理结果；在所述增强层，根据所述模型层的处理结果，确定最优的联合模型；根据所述模型层的处理结果和所述最优的联合模型，确定最终的中医药命名实体识别结果；所述在所述嵌入层，将所述中医药语料中转换为多个字符向量，包括：根据所述中医药语料，创建字符嵌入词典矩阵；根据所述字符嵌入词典矩阵，为所述中医药语料的每个字符生成一个字符向量；所述多个命名实体识别模型包括：隐马尔可夫模型、条件随机场模型、长短期记忆人工神经网络模型、双向长短期记忆网络与条件随机场结合模型；所述在所述模型层，将所述多个字符向量分别输入到所述多个命名实体识别模型和所述多个命名实体识别模型的多个联合模型中进行处理，生成所述模型层的处理结果，包括：在所述模型层，将所述多个字符向量分别输入到每个所述命名实体识别模型中，利用每个所述命名实体识别模型进行命名实体识别处理，获取每个所述命名实体识别模型的处理结果；按照预设规则，将所述多个命名实体识别模型进行组合，生成多个联合模型；将所述多个字符向量分别输入到每个所述联合模型中，利用每个所述联合模型进行命名实体识别处理，获取每个所述联合模型的处理结果；所述在所述增强层，根据所述模型层的处理结果，确定最优的联合模型，包括：根据所述模型层的处理结果，生成每个所述命名实体识别模型的F1值和每个所述联合模型的F1值；根据所述F1值，确定最优的联合模型；该方法还包括：基于持续学习框架持续对所述最优的联合模型进行优化；所述根据所述模型层的处理结果和所述最优的联合模型，确定最终的中医药命名实体识别结果，包括：判断所述模型层的处理结果中具有相同处理结果的模型数量在模型总数的占比是否超过预设值，如果是，则将该相同处理结果作为最终的中医药命名实体识别结果，否则，将所述最优的联合模型的处理结果作为最终的中医药命名实体识别结果，其中，所述模型总数为预设的多个命名实体识别模型的数量与所有联合模型的数量之和。

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