基于膨胀卷积神经网络的中文医疗命名实体识别研究.docx

基于膨胀卷积神经网络的中文医疗命名实体识别研究
摘要：
命名实体识别是自然语言处理中的重要任务之一，对中文医疗领域的研究具有重要意义。本文提出了基于膨胀卷积神经网络（DilatedConvolutionalNeuralNetworks，DCNN）的中文医疗命名实体识别模型。该模型应用了DCNN的序列特征提取能力和并行计算的优势，能够高效地处理长文本序列，并获得了较好的实验结果。
关键词：膨胀卷积神经网络；命名实体识别；中文医疗领域
一、引言
命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）是自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）的重要任务之一，旨在从文本中识别出具有特殊意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。命名实体识别在信息提取、机器翻译、问答系统等领域具有广泛的应用。
中文医疗领域是一个特殊的应用场景，医疗领域的文本往往具有领域特定的术语和结构化表述，因此对命名实体识别的精度要求较高。目前的中文医疗命名实体识别研究主要基于传统的机器学习方法，如支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）、条件随机场（ConditionalRandomFields，CRF）等。
随着深度学习技术的发展，深度神经网络已经成为提高命名实体识别精度的有力工具。而膨胀卷积神经网络（DilatedConvolutionalNeuralNetworks，DCNN）作为一种新兴的深度学习技术，在序列建模领域表现出了很好的优势。DCNN能够有效地利用卷积运算的并行计算能力和长短期序列记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）的时序建模能力，能够高效地提取长文本序列的特征信息。
本文针对中文医疗领域的命名实体识别问题，提出了基于DCNN的命名实体识别模型，并通过实验验证了该模型的有效性。
二、相关工作
传统的中文命名实体识别方法主要基于机器学习算法，将文本序列转化成特征向量，然后通过分类器进行分类预测。这些方法需要手工设计特征，如单词、词性、切分、标点符号等，存在模型效果依赖于特征设计的局限性。
深度学习技术在命名实体识别领域也有很多的应用。深度学习方法不需要手工设计特征，能够自动学习文本特征，提高模型识别精度。近年来，LSTM、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）、转移学习等深度学习模型在命名实体识别领域取得了较好的效果。
三、算法模型
本文提出的基于DCNN的中文医疗命名实体识别模型主要包括输入层、卷积层、膨胀卷积层、最大池化层、全连接层和输出层。模型结构如图1所示。
图1基于DCNN的中文医疗命名实体识别模型
输入层：
输入层将文本序列转化为词向量，采用Word2Vec技术训练得到的向量。对于每个输入词，我们采用200维的Word2Vec向量表示，将整个文本序列组成一个矩阵$X=[x_{1},x_{2},...,x_{n}]$，其中$x_{i}$表示第i个词的词向量，$n$表示序列长度。
卷积层：
卷积层用于提取特征，采用多个不同大小的卷积核对文本序列进行卷积操作。对于第$i$个卷积核，设其大小为$h_i$，则卷积后的特征可以表示为：$c_i=f(x∗W_i+b_i)$，其中$f$为ReLU激活函数，$W_i$表示第$i$个卷积核的权重矩阵，$b_i$为偏置项。
膨胀卷积层：
膨胀卷积层是DCNN的核心，采用膨胀卷积操作对文本序列进行特征提取。具体地，采用不同的膨胀因子对卷积核进行膨胀，将卷积操作的感受野扩大，从而有效地提取文本序列中的长程依赖关系。对于第i个膨胀卷积核，设其大小为$h’_i$，膨胀因子为$r_i$，则卷积后的特征可以表示为：$c’_i=f(x∗W’_i+b’_i)$，其中$W’_i$为第i个膨胀卷积核的权重矩阵，$b’_i$为偏置项。
最大池化层：
最大池化层对于每个卷积核输出的特征图取最大值，得到最大池化特征向量。该操作可以减小特征向量的维度、提高计算效率，并能够有效地提取文本序列中的部分信息。
全连接层和输出层：
全连接层用于特征融合，将各卷积核输出的特征向量按照一定方式进行拼接和融合。输出层采用Softmax函数进行分类，用于分类预测。
四、实验设计
本文采用了由清华大学发布的中文医疗命名实体识别数据集，该数据集包括2000条疾病描述文本和8628个医学实体标注。我们将数据集划分为训练集、验证集和测试集，训练集和验证集按照7:3的比例进行切分。实验中采用了Adam优化算法、Dropout层和EarlyStopping策略，这些技术可以有效地缓解过拟合问题，并提高模型的泛化能力。
五、实验结果分析
本文采用了多个指标来评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1值等。模型的实验结果如表1所示。
表1基于DC