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基于CNN-CRF的中文电子病历命名实体识别研究
基于CNN-CRF的中文电子病历命名实体识别研究
摘要：
随着中文电子病历的广泛应用，如何从大量的病历文本中自动地识别出医学专业名词和实体成为了一个非常重要的研究问题。本论文针对中文电子病历命名实体识别进行了研究，提出了一种基于CNN-CRF的模型，通过卷积神经网络（CNN）提取文本特征，再通过条件随机场（CRF）进行标注，并结合了外部词典和规则进行模型的优化。实验证明，该模型在中文电子病历命名实体识别问题上取得了较好的效果，具有较高的准确率和召回率。
关键词：中文电子病历，命名实体识别，CNN-CRF，卷积神经网络，条件随机场
1.引言
中文电子病历是医疗机构日常工作中产生的大量文本数据，其中包含了丰富的医学专业名词和实体信息。准确地从中文电子病历中提取出这些专业名词和实体成为了医学研究和临床诊疗中的一个重要问题。传统的基于规则的方法依赖于人工规则的编制，难以处理复杂的医学语境。因此，开发一种自动化的方法来实现中文电子病历命名实体识别具有重要的意义。
2.相关工作
近年来，许多学者对中文电子病历命名实体识别进行了一系列的研究。其中，基于机器学习的方法受到了广泛关注。例如，支持向量机（SVM）和条件随机场（CRF）被用于命名实体识别任务。然而，这些方法在处理长文本和复杂语境时常常遇到困难。为了解决这些问题，本论文提出了一种基于CNN-CRF的模型，通过卷积神经网络（CNN）提取文本特征，再通过条件随机场（CRF）进行标注。
3.方法
本论文提出的基于CNN-CRF的模型主要分为两步，特征提取和标注。首先，将中文电子病历转换为词向量表示，然后使用卷积神经网络（CNN）提取文本特征。接下来，通过条件随机场（CRF）进行标注，得到最终的命名实体识别结果。为了提高模型的性能，我们还引入了外部词典和规则来优化模型。实验结果表明，该模型达到了较高的准确率和召回率。
4.实验与结果
本文选择了一份真实的中文电子病历数据集进行实验，评估了基于CNN-CRF的模型在命名实体识别任务上的性能。实验结果显示，我们的模型在准确率和召回率上明显优于传统的基于规则和基于机器学习的方法。此外，我们还进行了模型的不同参数设置的对比实验，并对实验结果进行了详细的分析。
5.讨论与展望
本论文提出了一种基于CNN-CRF的模型来解决中文电子病历命名实体识别问题，并在实验中取得了较好的效果。然而，当前的模型仍然存在一些限制，如对于实体边界的识别准确性还有待提高。未来的研究可以进一步优化模型，提高识别的准确率和召回率，并探索其他深度学习模型在中文电子病历命名实体识别领域的应用。
结论：
本论文针对中文电子病历命名实体识别问题，提出了一种基于CNN-CRF的模型，并通过实验证明了其有效性。该模型在准确性和鲁棒性上优于传统的基于规则和基于机器学习的方法。未来的工作可以进一步优化模型，并探索其他深度学习模型在中文电子病历命名实体识别领域的应用。
参考文献：
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