基于字词联合训练的Bi-LSTM中文电子病历命名实体识别.docx

基于字词联合训练的Bi-LSTM中文电子病历命名实体识别
标题：基于字词联合训练的Bi-LSTM中文电子病历命名实体识别
摘要：
电子病历是医疗领域重要的信息载体，其中包含大量的患者信息，如病史、体征、诊断等。为了自动化地利用这些信息，命名实体识别（NER）成为了一个关键任务。本文提出了一种基于字词联合训练的Bi-LSTM模型用于中文电子病历NER，该模型通过联合考虑字级别和词级别的特征，能够有效地提升NER的准确率和召回率。
引言：
随着电子病历的广泛应用，自动化地分析电子病历数据的需求也越来越迫切。其中，NER是一项重要的任务，它旨在从文本中识别出特定的实体（如疾病、药物、手术等），以实现自动化的信息提取和处理。目前，NER在英文文本中已取得了一定的成果，但在中文文本中仍然存在一些挑战，如中文特有的分词问题、语义多样性等。
方法：
本文提出的基于字词联合训练的Bi-LSTM模型将字级别和词级别的特征进行了有效地融合。首先，通过分词工具将文本划分为字和词的序列。然后，分别构建字级别和词级别的嵌入层，并利用预训练的词向量来初始化词级别的嵌入层，以增强模型对词级别信息的理解能力。
接着，将字级别和词级别的嵌入层输入到双向LSTM网络中进行特征提取。Bi-LSTM模型通过同时向前和向后处理字序列，能够有效地捕捉上下文信息，提高NER的表现。在Bi-LSTM的输出上，使用CRF（条件随机场）层作为序列标注层，以预测每个字符的标签，并实现NER的识别。
实验：
本文使用了真实的中文电子病历数据集进行实验评估。结果表明，与其他经典的NER方法相比，本文提出的基于字词联合训练的Bi-LSTM模型在准确率和召回率上都取得了显著的提升。特别地，在处理中文电子病历的分词问题上，本模型能够更好地处理未登录词和分隔错误的情况，提高NER的性能。
结论：
本文提出了一种基于字词联合训练的Bi-LSTM模型用于中文电子病历NER。实验结果表明，该模型能够有效地利用字级别和词级别的特征，并在中文电子病历上取得了较好的识别效果。未来的工作可以进一步探索更多的特征融合方法，如利用医学知识或文本结构信息等，以进一步提升NER的性能。
关键词：电子病历；命名实体识别；字词联合训练；Bi-LSTM；条件随机场