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基于PMV-LSTM的中文医学命名实体识别: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2022年第11期43卷 3257-3263页; 作者：陈雪松朱鑫海王浩畅东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆163318 东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318; 针对目前中文医学领域命名实体识别无法充分利用语义信息的问题,提出基于PMV-LSTM的中文医学领域命名实体识别方法。对医学语料进行词向量训练,采用pkuseg分词工具,使用“字符分割”方法扩充字符信息;利用Lattice LSTM结构动态地将词汇...; 针对目前中文医学领域命名实体识别无法充分利用语义信息的问题,提出基于PMV-LSTM的中文医学领域命名实体识别方法。对医学语料进行词向量训练,采用pkuseg分词工具,使用“字符分割”方法扩充字符信息;利用Lattice LSTM结构动态地将词汇信息和字符信息融合以解决语义缺失问题,通过条件随机场解码得到实体标签。实验结果表明,该方法在3个医学数据集上性能均有提升,表明在重新训练词向量后,模型能够更好地拟合医学文本数据。; 来源：详细信息评论

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