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DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于多特征融合的双通道医疗实体识别
作者姓名:
廖涛
马文祥
张顺香
作者单位:
安徽理工大学计算机科学与工程学院
基金项目:
国家自然科学基金面上基金项目(62076006);;安徽省重点研发计划国际科技合作专项基金项目(202004b11020029);
摘 要:
针对医疗实体识别中词向量特征单一和忽略文本中局部特征的问题,提出一种基于多特征融合的双通道医疗实体识别模型。对医疗文本字形特征和卷积神经网络进行研究,发现构造的外部特征和挖掘的内部特征进行差异融合能够丰富词向量的特征信息;利用注意力机制改进的卷积神经网络实现特征优化选择,区分不同特征的重要性;设计CNN和BiLSTM并行的双通道神经网络,充分考虑文本的局部特征和上下文特征。在CCKS2017数据集上的实验结果表明,该模型能有效提高医疗实体识别的准确率。
关 键 词:
命名实体识别
医疗实体
多头注意力机制
多特征融合
卷积注意力机制
双通道神经网络
条件随机场
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