[发明专利]一种基于Lattice LSTM模型的中文电子病历的实体识别方法在审
| 申请号： | 202011011399.5 | 申请日： | 2020-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN112151183A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 费若岚;高俊波 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G16H50/70 | 分类号： | G16H50/70;G06F40/211;G06F40/242;G06F40/284;G06F40/295;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 张妍;贾慧琴 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Lattice LSTM模型的中文电子病历的实体识别方法，包括以下步骤：步骤1：对电子病历数据进行特征向量训练，获得电子病历数据的特征向量；步骤2：基于双向Lattice LSTM编码模型，对所述特征向量进行双向特征向量编码，获得电子病历数据的输出状态序列；步骤3：基于CRF模型的转移特征性，对所述输出状态序列进行标注概率排序，获得实体识别的结果，完成实体识别。此发明解决了传统中文电子病历命名实体识别存在的不足，通过Lattice LSTM模型利用了显性的词信息，使用BERT预训练语言模型融合了字的上下文相关表示，表征字的多义性，引入医学领域的外部词典资源，不仅提升了模型的识别效果，对未登录词也有一定的发现能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lattice lstm 模型 中文 电子 病历 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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