换一批TcmYiAnBERT:基于无监督学习的中医医案预训练模型
TcmYiAnBERT:A Traditional Chinese Medicine Case Pre-training Model Based on Unsupervised Learning
摘要目的/意义 充分挖掘中医医案中的文本信息,提高中医药信息化程度和中医医案症状术语抽取、关系抽取等下游任务的准确率.方法/过程通过光学字符识别和爬虫技术获取大量中医医案数据并进行预处理,构建面向中医医案领域预训练数据集,使用BERT模型预训练方法,经过多轮训练得到首个面向中医领域专有预训练模型TcmYiAnBERT,并将该模型开源.结果/结论中医领域专有预训练模型TcmYiAnBERT在中医命名实体识别任务中比未使用该模型的预训练模型F1值提高2.8个百分点.
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关键词
中医医案预训练模型TcmYiAnBERT命名实体识别人工智能TCM medical recordspre-training modelTcmYiAnBERTnamed entity recognitionartificial intelligence(AI)
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DOI
10.3969/j.issn.1673-6036.2023.07.010
发布时间
2023-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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