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面向中文电子病历的命名实体识别研究的开题报告
一、选题背景
随着信息化的发展，电子病历的使用越来越广泛。电子病历为医疗工作者提供了细致的患者信息记录，但是，由于医学术语的复杂性和语义学的多义性，电子病历可能存在一些未知的信息。病例中内容较多杂乱，信息包含的丰富性也较强。在电子病历中，命名实体识别是一项重要的技术，它可以从病例中抽取出实体信息，包括疾病名称、药品名称、病人姓名、疾病病历时间等等。
二、选题意义
在医疗领域中，准确提取出电子病历中的实体信息对医生的诊断和治疗具有重要意义。为了促进患者的医疗照顾，将电子病历转换为维度模型的数据也是必需的，这样就能够有效地匹配电子病历中的实体信息，进而将其用于治疗建议、疾病预测、风险评估、药物响应相关性等多个方面。
三、问题描述
在命名实体识别的过程中，面临的主要问题是病例中出现实体名称的种类很多，包括疾病名称、药品名称、病人姓名、疾病病历时间等等。这些实体名称的结构复杂、相互之间存在歧义，如何准确地识别这些实体名称是本课题需要解决的主要问题。
四、研究目标
本课题的目标是建立一个面向中文电子病历的命名实体识别模型，可以针对病例中的多种实体名称进行准确识别和提取。具体包括以下研究目标：
1.建立中文电子病历命名实体的标签体系。
2.提供面向中文电子病历命名实体识别的数据集，以检验模型的准确性。
3.建立基于深度学习的中文电子病历命名实体识别模型，提高识别准确率。
五、研究内容
1.命名实体标签体系的设计：本课题将设计一种基于病例中的实体类型、语义特征和上下文环境的命名实体标签体系，旨在准确识别多种实体名称。
2.中文电子病历命名实体的数据集构建：该数据集将覆盖电子病历中常见的实体类型，并根据实体类型的不同设置不同的标签体系，评估模型的性能。
3.基于深度学习的中文电子病历命名实体识别模型：本课题将使用LSTM-CNN网络模型，提高命名实体识别性能和准确率。在命名实体的识别过程中，将字特征和上下文信息作为输入，抽取和预测目标实体的特征，已达到目标实体的准确提取。
六、预期成果
通过本课题的研究，将取得以下预期成果：
1.设计一种标签体系，不仅能够识别电子病历中的多种实体类型，还能充分考虑实体的语义特征和上下文环境。
2.提供一份电子病历命名实体识别的数据集，方便后续研究者的参考和使用。
3.构建基于深度学习的中文电子病历命名实体识别模型，提高命名实体识别性能和准确率。
七、研究计划
本课题的研究计划如下：
第1-2个月：阅读相关文献、分析命名实体识别的背景和应用。
第3-4个月：设计标签体系，对标签体系进行评估和优化。
第5-6个月：构建并发布带有标注的数据集，作为命名实体识别的基础数据。
第7-8个月：建立并训练神经网络模型，持续优化。
第9-10个月：测试和评估模型的性能，对模型进行深度学习技术的优化。
第11-12个月：撰写论文，总结研究成果及其优缺点，提出未来的研究方向。
八、研究难点
1.命名实体识别标签体系的设计与优化。
2.构建命名实体识别的数据集。
3.提高命名实体识别的准确率和性能。
九、论文结构
本论文的主要结构包括：导论、背景与相关研究、命名实体的标记体系、命名实体识别的数据集、命名实体识别模型、实验与评价、结论与毕业设计建议。其中，导论部分将介绍研究目的、理论意义、应用前景、研究现状和研究难点，命名实体的标记体系将研究命名实体的语义特征和上下文环境，并提出一种合适的标记体系，实验与评价部分将介绍基于实验的模型评价与准确性测试。