基于E-CNN和BLSTM-CRF的临床文本命名实体识别
Clinical text named entity recognition based on E-CNN and BLSTM-CRF
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200082
摘要
在生物医学临床病历文本的命名实体识别任务中，传统的解决方案由于对实体的边界划分不够精确，影响了部分复合实体的识别。通过研究复合实体的特性，提出一种集成的卷积神经网络（E-CNN）模型与双向长短期记忆网络（BLSTM）和条件随机场（CRF）结合的模型，通过对CNN中的卷积层设定不同卷积窗口的大小，来捕获多个词语之间更丰富的边界特征信息。然后将集成的特征信息传递给BLSTM模型进行训练，最后由CRF模型得到最终的序列标注。实验结果表明，该方法针对临床病历文本中的复合实体识别具有良好的效果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61402288)
上海市自然科学基金资助项目(15ZR1429100)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.09.0606
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3748-3751
文章编号: 1001-3695(2019)12-048-3748-04
发布历史
[2019-12-05] 印刷出版
引用本文
曹春萍, 关鹏举. 基于E-CNN和BLSTM-CRF的临床文本命名实体识别 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (12): 3748-3751. (Cao Chunping, Guan Pengju. Clinical text named entity recognition based on E-CNN and BLSTM-CRF [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (12): 3748-3751. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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