【摘要】针对中文电子病历命名实体识别任务中存在的边界划分不准确、实体识别率不高等问题,提出基于深度学习的CNN-BiLSTM-CRF模型,详细阐述模型结构与原理,采集3 127份中文电子病历数据进行实验以验证模型性能,结果表明该模型具有较好的识别效果及性能。
【关键词】
《建筑知识》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中外医疗》 2015-07-06
《重庆高教研究》 2015-06-26
《现代制造技术与装备》 2015-06-25
《广州大学学报（社会科学版）》 2015-07-03
010-56259535
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