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公开(公告)号：CN115935999A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310027563.9
申请日：2023-01-09
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F40/295 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F40/30
Abstract: 本发明提出了一种中医案例的命名实体识别方法、系统、设备及介质，涉及信息处理领域。该方法包括：首先将包括中医案例信息的目标文本送入LEBERT预训练模型中，利用预置词汇信息对命名实体进行边界划分，然后再利用BILSTM神经网络模型对命名实体进行标签分属处理，最后再利用CRF层对BILSTM神经网络模型输出的预测标签按照预置约束条件进行分类处理，用以提高目标文本命名实体识别的准确率。即其通过对命名实体识别的步骤进行优化，可以用以解决中医案例在命名实体识别时由于存在实体边界模糊、命名实体间词义相近但分属不同、实体歧义性等问题而造成的实体识别困难的问题。
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