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面向中文电子病历的命名实体识别研究的任务书
任务书
项目名称：面向中文电子病历的命名实体识别研究
项目背景：
电子病历作为一种数字化的医疗信息交流模式，有效地促进了医疗信息化、医疗质量提升和健康医疗管理等方面的发展，成为医疗领域中不可或缺的一部分。在电子病历的基础上，对于命名实体识别的技术需求也越来越大，因为这可以协助医生更加高效地分析病例，减少可能的误诊和漏诊。但是中文电子病历数据比较复杂，结构不规则，内容丰富且具有词语歧义，因此如何准确地识别出其中的命名实体成为了一个亟需解决的问题。
项目目的：
本研究旨在研究、设计和实现一套基于深度学习的中文命名实体识别技术，以提高电子病历的利用价值和诊疗效率，减轻医护人员的工作负担。
项目内容：
1.收集中文电子病历数据，并对其进行预处理，包括数据清洗、过滤和标注。
2.研究中文电子病历中的命名实体的特点和规律，以便为识别算法的设计提供精准的基础。
3.设计并实现一个基于深度学习的命名实体识别算法，包括词向量表示、卷积神经网络和bi-directionalLSTM网络等模型。
4.对识别算法进行评估，并与国内外已有的相关工作进行对比和分析，以验证本研究的准确性和有效性。
5.基于识别结果的实体关系提取和分析，探讨如何将实体关系的发现和网络分析应用到电子病例中，以促进临床医疗的发展。
6.撰写学术论文和技术报告，提交相关论文库和技术平台，分享技术成果。
项目计划：
任务名开始时间结束时间
1.数据采集和预处理2021年10月2022年1月
2.特征分析和模型设计2022年1月2022年4月
3.算法实现和测试2022年4月2022年7月
4.评估和对比分析2022年7月2022年10月
5.实体关系提取和网络分析2022年10月2023年1月
6.论文撰写和技术报告2023年1月2023年4月
参考文献：
1.Huang,Z.,Xu,W.,&Yu,K.(2015).BidirectionalLSTM-CRFmodelsforsequencetagging.arXivpreprintarXiv:1508.01991.
2.Zhang,W.,Yang,Z.,&Wang,Y.(2018).AComparisonofDeepLearningModelsforChineseNamedEntityRecognition.IEEEAccess,6,16976-16985.
3.Liu,Y.,Jin,R.,&Han,J.(2013).Miningeventrelationshipsfrombiomedicalliterature.BMCbioinformatics,14(1),1-12.
4.Zeng,X.,Liu,X.,Lai,S.,Zhou,Y.,&Huang,Y.(2016).Relationextractionfromlabeledandunlabeleddocumentsusinggraphmodel.BMCbioinformatics,17(1),280.