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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的开题报告
一、课题背景
电子病历已经被广泛应用于医疗领域，有效提高了医疗效率和质量。但是，电子病历中包含大量的医学实体，如疾病名称、药品名称、手术名称等，这些实体对于医疗记录的自动化处理和信息提取具有重要意义，是自然语言处理领域的关键问题。因此，电子病历命名实体识别算法的研究与实现具有十分重要的意义。
二、研究目的
本研究旨在提出一种有效的中文电子病历命名实体识别算法，并构建相应的系统，用于从中文电子病历中自动识别和提取出不同类型的医学实体，以实现对电子病历信息的智能化处理。
三、研究内容和方法
3.1研究内容
本研究将从以下几个方面进行探究：
（1）中文电子病历命名实体识别算法原理研究，包括中文分词、特征提取、模型训练等方法。
（2）在自然语言处理领域比较热门的深度学习算法中，选择适合中文电子病历命名实体识别的模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。
（3）构建中文电子病历命名实体识别系统，实现对电子病历中医学实体自动识别和提取。
（4）实验评估算法的性能和可行性，通过与已有研究成果的比较，验证所提出算法的有效性。
3.2研究方法
本研究的方法主要包括以下几个方面：
（1）数据收集和预处理：收集中文电子病历数据，进行数据预处理并标注不同类型的医学实体；
（2）特征选取和提取：将电子病历文本转化成计算机可处理的格式，并提取相关的特征，如词语、词性、上下文等；
（3）模型训练：选取适合中文电子病历命名实体识别的深度学习算法进行训练，并进行模型调优；
（4）构建系统：基于所提出的算法，设计和实现中文电子病历命名实体识别系统；
（5）实验评估：使用各类性能指标对所提出的算法和实现的系统进行评估，并与现有研究成果进行比较。
四、预期成果
本研究预期能够提出一种在中文电子病历中高效、准确识别不同类型医学实体的算法，并构建相应的系统，可用于自动化处理电子病历信息，提高医疗领域的效率和质量。
五、研究意义
电子病历作为医疗记录的重要形式之一，对于提高医疗领域的效率、质量和安全性具有重要意义。本研究将能够在中文电子病历命名实体识别领域做出一定的探索，对中文电子病历命名实体识别的改进以及实现电子病历自动化处理具有一定的参考价值。