重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2022, Vol. 36 ›› Issue (9): 98-109.

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结合神经文本生成的 ＦＬＡＴ模型的中文电子病历命名实体识别

陈 鹏，苏志同，余肖生   

  1. 三峡大学 计算机与信息学院，湖北 宜昌 ４４３００
  • 发布日期:2022-10-31
  • 作者简介:陈鹏，男，博士，教授，主要从事大数据分析技术研究，Ｅｍａｉｌ：ｃｈｅｎｐｅｎｇ＠ｃｔｇｕ．ｅｄｕ．ｃｎ；通讯作者 余肖生，博士，副 教授，主要从事健康医疗大数据分析研究，Ｅｍａｉｌ：ｙｕｘｉａｏｓｈｅｎｇ＠ｃｔｇｕ．ｅｄｕ．ｃｎ。

  • Published:2022-10-31

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摘要： 随着医疗信息化的发展，电子病历命名实体识别受到了广泛关注。电子病历中包 含大量的专业词汇，而专业词汇的切分错误会使命名实体识别效果不佳。ＦＬＡＴ模型在引入词 边界信息时能有效避免分词错误信息的传播，提高命名实体识别效果，但 ＦＡＬＴ模型依赖于高 质量的词典信息。针对这一问题，提出了结合神经文本生成的 ＦＬＡＴ模型，使用神经文本生成 方法生成大量新病历文本，通过提出的评分函数筛选通顺的文本训练词向量作为 ＦＬＡＴ模型的 词典信息。实验表明：结合神经文本生成的 ＦＬＡＴ模型在 ＣＣＫＳ２０１７数据集上取得了 ９５．３２％ 的 Ｆ１分 数，比 ＢｉＬＳＴＭ ＣＲＦ模 型 提 高 了 １．１６％，比 ＢＥＲＴＣＲＦ模 型 提 高 了 ０．８９％；在 ＣＣＫＳ２０１９数据集上取得了 ８５．８７％的 Ｆ１分数，比 ＢｉＬＳＴＭ ＣＲＦ模型提高了 ５．１９％，比 ＢＥＲＴ ＣＲＦ模型提高了 １．３４％。

关键词: 命名实体识别；电子病历；ＦＬＡＴ；神经文本生成

中图分类号: 

  • TP391.1