[发明专利]一种基于对抗训练和BiLSTM-CRF的医学领域命名实体识别方法在审
| 申请号： | 202211305761.9 | 申请日： | 2022-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN115659976A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 张丽;马春澎 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/30;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/094 |
| 代理公司： | 北京汇信合知识产权代理有限公司 11335 | 代理人： | 林聪源 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对抗训练和BiLSTM‑CRF的医学领域命名实体识别方法，包括：将医疗文本数据集切分成文字和词组作为训练样本，并通过Word2Vec方法将训练样本转化为词向量矩阵；计算词向量矩阵中每个词向量的梯度，并使用FGM算法对词向量梯度进行标准化处理得到扰动值，将扰动值加入到原有词向量中；将原有词向量与添加了扰动值后的词向量同时送往BiLSTM模型，得到医疗领域字词信息间的关联性特征；将提取到的关联性特征输入到条件随机场CRF中，对样本进行预测，得到最终的预测值。本发明通过加入对抗训练的方法，有效防止训练集干扰噪声带来的影响，经实验验证，有效提高了模型的识别准确率与鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 训练 bilstm crf 医学 领域 命名 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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