中文电子病历的分词及实体识别研究.pptx
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汇报人:CONTENTS添加章节标题中文电子病历的分词技术常见的分词算法中文电子病历的分词难点分词算法在中文电子病历中的应用分词效果评估中文电子病历的实体识别研究实体识别的基本概念中文电子病历中的实体类型实体识别的常用算法实体识别在中文电子病历中的应用实体识别效果评估中文电子病历分词及实体识别的挑战与展望中文电子病历分词及实体识别的挑战中文电子病历分词及实体识别的未来发展方向结合深度学习等先进技术的分词及实体识别研究跨学科合作在中文电子病历分词及实体识别中的重要性汇报人:
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中文电子病历的分词及实体识别研究随着信息技术的不断发展,电子病历(ElectronicMedicalRecord,EHR)已成为医疗保健领域必不可少的信息管理工具。电子病历的自动化处理与文本挖掘等技术可以大大提高医疗保健领域的工作效率和准确性。其中,中文电子病历的分词及实体识别是电子病历自动处理技术的关键步骤。1.中文电子病历分词分词是中文电子病历处理中的基础步骤,主要目的是将电子病历文本按照语义划分成有意义的词语。中文电子病历的单词由汉字组成,且没有明显的分割标志,因此对中文电子病历进行分词比英文电子病
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基于Tri-Training算法的中文电子病历实体识别研究中文电子病历是医疗行业常用的一种电子化记录方式,它能够减少人工记录的工作量,提高医疗信息的管理和共享。其中,实体识别是病历信息处理的一个重要环节,其目的是从文本中抽取实体,如病人的姓名、病情诊断、药品信息等,为后续医疗信息管理和分析提供基础。然而,中文实体识别的复杂性与语义歧义性经常使其成为中文自然语言处理中的难点。因此,许多识别算法在实体识别方面表现较差。Tri-Training算法是一种用于文本分类的半监督学习方法,其可以通过使用多个分类器学习
面向中文电子病历的命名实体识别研究的开题报告.docx
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
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中文电子病历命名实体识别算法研究与系统实现标题:中文电子病历命名实体识别算法研究与系统实现摘要:电子病历管理系统作为医疗信息化建设中的重要组成部分,已经被广泛应用于医疗机构。然而,在电子病历中存在着大量的结构化和非结构化的信息,其中命名实体识别是其中一个重要的任务。本文针对中文电子病历中的命名实体识别问题进行研究与系统实现。首先,对中文电子病历数据进行预处理和标注,构建了一个命名实体标注数据集。然后,基于深度学习方法,提出了一个基于循环神经网络和条件随机场的命名实体识别算法。最后,实现了一个功能完善的中文