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摘 要:隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展,人類社會開始進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代,如何高效快捷地從海量的中醫(yī)醫(yī)案文本數(shù)據(jù)中挖掘出我們所需要的信息,從而更好地應(yīng)用于臨床工作,是目前亟待解決的問題。通過實驗對慢性支氣管炎中醫(yī)醫(yī)案進(jìn)行研究,分析BERT、BILSTM、BILSTM-CRF和BERT-BILSTM-CRF四種模型的實體識別效果,結(jié)果表明,相比于其他模型,采用BERT-BILSTM-CRF模型可以更加準(zhǔn)確有效地識別出慢性支氣管炎中醫(yī)醫(yī)案的實體類別,其F1、Precision和Recall均優(yōu)于其他模型。(剩余9870字)
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基于BERT-BILSTM-CRF的慢性支氣管炎中醫(yī)醫(yī)案實體識別
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