通讯作者: 武学鸿, csu.xhwu@mail.csu.edu.cn

DOI：10.12201/bmr.202109.00016

A method of recognizing entities from Chinese Electronic Medical Record based on domain word vector combined with word attributes reasoning

• 摘要：介绍了基于BiLSTM-CRF基准模型上,融合词向量及词属性的推理机制,实现了中文电子病历命名实体识别模型。通过应用专业领域词向量并结合词属性推理机制的命名实体识别模型对比基准模型,其识别结果的F1值有明显提升。实验结果表明,医学专业领域词向量及词属性推理机制的引入提升了中文电子病历命名实体识别的效果。

  关键词： 专业领域词向量; 词属性推理机制; 中文电子病历; 命名实体识别; 自然语言处理

   

  Abstract: This paper introduces the reasoning mechanism of integrating word vector and word attribute based on BiLSTM-CRF benchmark model, and realizes the named entity recognition model of Chinese Electronic Medical Record. The overall F1 value of the named entity recognition model using professional domain word vector and word attribute reasoning mechanism is significantly higher than that of the benchmark model. The experimental results also show that the introduction of word attribute reasoning mechanism improves the effect of named entity recognition of Chinese Electronic Medical Records.

  Key words: professional domain word vector; word attribute reasoning; Chinese electronic medical record; named entity recognition; natural language processing

  提交时间：2021-10-12

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