内容提供者
基于数据增强的中文医疗命名实体识别.pptx
2024-10-06
20金币
991KB
24页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共24页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于数据增强的中文医疗命名实体识别.pptx
汇报人：目录PARTONEPARTTWO定义和重要性常见实体类型现有技术的局限性和挑战PARTTHREE定义和原理常见的数据增强方法在医疗命名实体识别中的应用和优势PARTFOUR数据预处理和标注模型结构和原理训练和优化过程实验结果和性能评估PARTFIVE数据集和实验设置实验结果对比和分析性能瓶颈和改进方向PARTSIX在医疗领域的应用价值技术发展的未来趋势和展望THANKYOU
2024-10-06
20
991KB
基于知识增强的中文命名实体识别.pptx
基于知识增强的中文命名实体识别目录添加章节标题中文命名实体识别概述命名实体定义命名实体识别任务命名实体识别在自然语言处理中的重要性知识增强的中文命名实体识别方法基于规则的方法基于统计的方法基于深度学习的方法知识增强技术在中文命名实体识别中的应用知识增强中文命名实体识别的挑战与解决方案数据稀疏问题语义歧义问题语言特性的适应性解决方案与技术进展知识增强中文命名实体识别的应用场景与案例分析社交媒体分析信息抽取与智能问答机器翻译与跨语言处理案例分析与应用效果评估未来展望与研究方向跨语言命名实体识别深度学习模型的可
2024-10-09
20
6.3MB
基于ALBERT的中文医疗病历命名实体识别.docx
基于ALBERT的中文医疗病历命名实体识别基于ALBERT的中文医疗病历命名实体识别摘要：对于中文医疗病历的命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）是医疗信息处理的重要任务之一。传统的基于规则和统计的方法在面对复杂的医疗领域、大量领域专有名词和文本变化多样性时效果有限。深度学习模型在NER任务上取得了显著的突破，尤其是预训练模型如BERT和ALBERT，因其对上下文的有效建模能力而备受关注。本文针对中文医疗病历NER问题，使用ALBERT作为模型基础，对其进行微调，并在公开的中
2024-10-23
5
11KB
基于噪音训练数据的中文命名实体识别研究.docx
基于噪音训练数据的中文命名实体识别研究标题：基于噪音训练数据的中文命名实体识别研究摘要：随着互联网和社交媒体的迅速发展，大量的文本数据涌入网络，为中文命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)提供了丰富的信息资源。然而，传统的基于人工标注的训练数据无法满足大规模的数据需求，因此本研究将噪音训练数据应用于中文NER任务中。通过对比噪音数据的特点与传统标注数据的异同，提出了一种基于噪音训练数据的中文NER模型，并通过实验证明了其在实际应用中的有效性与可行性。1.引言中文命名实体识别作
2024-10-20
5
11KB
基于CRF的中文命名实体识别研究.docx
基于CRF的中文命名实体识别研究基于CRF（ConditionalRandomFields）的中文命名实体识别研究引言：命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中一个重要的任务，其目标是从文本中识别并分类出特定领域的实体，例如人名、地名、组织机构名等。在中文文本中进行NER任务具有一定的挑战性，主要是由于中文语言的特殊性，例如缺乏明确的单词边界以及一词多义的现象。因此，本文将基于CRF模型来研究中文命名实体的识别问题。一、CRF模型简介（150字）CRF（ConditionalRandomField
2024-10-15
5
11KB