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【中文期刊】 宋熹玥 冯鑫雅 等 《中医药信息》 2024年41卷7期 1-6页 ISTIC
【摘要】 目的:基于深度学习方法,对《脉经》中的术语命名实体识别进行研究.方法:针对中医典籍《脉经》涵盖了大量专业术语、知识体系复杂且分词困难等问题,采用迁移学习与BERT相结合的方法,对《脉经》数据集进行预处理,并与BERT-CRF、BiLSTM-...
【中文期刊】 郭维嘉 郭少友 《医学信息学杂志》 2024年45卷8期 78-83页 ISTICCA
【摘要】 目的/意义 提出基于国家标准的电子病历数据元抽取方法,以实现电子病历数据的细粒度共享.方法/过程 利用ALBERT、BiLSTM和CRF模型对电子病历进行序列标注,并根据标注结果生成一组候选数据元;针对每个候选数据元,采集其上下文信息并形成...
【中文期刊】 刘慧敏 熊菲 等 《电脑知识与技术》 2023年19卷4期 14-17页
【摘要】 命名实体识别是自然语言处理中一个重要的研究领域,也是诸多自然语言下游任务的一个前置研究.针对简历实体识别任务,提出了一种基于RoBERTa-BiLSTM-CRF模型的解决方案.首先使用RoBERTa预训练语言模型对输入的简历语句进行切分,得...
【中文期刊】 彭清泉 王丹 《电子设计工程》 2023年31卷5期 51-54,60页
【摘要】 针对静态词向量模型语义表示质量不高,深度学习模型无法聚焦关键特征等问题,提出了基于ChineseBERT-BiSRU-AT的医疗文本分类模型.预训练模型ChineseBERT融入字形和拼音特征,通过参考词的具体上下文语境,学习到词的动态语义...
【关键词】 文本分类； ChineseBERT； BiSRU；
【中文期刊】 沈同平 俞磊 等 《安庆师范大学学报（自然科学版）》 2023年29卷1期 85-91页
【摘要】 医学文本实体识别过程存在多义性和复杂性等特点,这导致传统的语言处理模型无法有效获取医学文本语义信息,从而影响了医学实体识别效果.本文提出了一种基于全词MASK的医学文本实体识别模型,其能有效处理中文文本.其中,BERT预处理层能够生成表征上...
【中文期刊】 侯震 童惟依 等 《电视技术》 2023年47卷7期 18-23,27页
【摘要】 公众社交媒体中,健康话题短文本存在特征维度稀疏、语义模糊、数据规模大等特点,导致其文本特征难以提取.对此,提出一种融合ERNIE和Bi-LSTM的融合模型ERNIE-Bi-LSTM,通过渐进式学习方法和双向注意力机制,提升健康话题短文本的分...
【中文期刊】 徐丽娜 李燕 等 《医学信息》 2023年36卷4期 32-37页
【摘要】 针对中医药领域常用命名实体识别模型存在的边界模糊和歧义性等问题,本文提出基于大规模预处理中文语言模型(Bert)的中医方剂文本命名实体识别方法.通过Bert预训练模型接受其相对应的词向量,将预处理完成的词向量输入到长短期记忆(Bi-LSTM...
【中文期刊】 李超凡 马凯 《微电子学与计算机》 2022年39卷4期 33-40页
【摘要】 为解决卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)处理文本分类任务时,由于文本特征稀疏造成的关键特征信息丢失、模型性能不高和分类效果不佳等问题.提出一种基于多通道注意力机制的文本分类模型,首先利用字词融合的形式进行向量表示,然后利用CNN...
【中文期刊】 胡吉明 钱玮 等 《数据分析与知识发现》 2022年6卷8期 110-121页
【摘要】 [目的]融合中文病历的结构功能信息,丰富病历文本的语义内涵,提升文本表示的准确性和后续文本挖掘效果.[方法]依据中文病历结构功能特征,创新文本语义表示策略,使用BiLSTM-CRF模型实现基于结构的命名实体智能识别,在词向量层面引入实体及结...
【中文期刊】 刘舸舸 《电子设计工程》 2022年30卷19期 65-68,73页
【摘要】 针对传统深度学习模型特征提取能力不强,静态词向量语义表征能力弱等问题,提出了结合MacBERT和多尺度融合网络的档案数据分类模型.预训练模型MacBERT通过结合词的上下文语境,学习到动态词向量表示,解决一词多义问题;利用多尺度融合网络充分...
【中文期刊】 罗哲恒 佟凡 等 《军事医学》 2018年42卷11期 872-876页 ISTICCSCDCA
【摘要】 目的 基因变异命名实体的自动化正确识别是从生物医学文献中挖掘基因-变异-疾病关系知识的重要基础.该文提出一种以深度神经网络为主、结合维特比解码和正则表达式的组合算法,用于识别基因变异命名实体.方法 受单词分布式表示的启发,提出一种深度分词策...
【关键词】 基因变异； 命名实体识别； 深度神经网络(计算机)；
【中文期刊】 徐伟 姚丽萍 等 《中国图象图形学报》 2014年19卷5期 716-722页
【摘要】 目的 超声心动图中图像噪声严重、分辨率低以及成像范围有限等缺点,导致二尖瓣(MA)瓣根的识别非常困难,采用加性核函数的支持向量机(SVM)分类器识别超声心动图中的二尖瓣瓣根位置.方法 心脏二尖瓣瓣根位置对于心室的分割、心脏建模以及多模态配准...
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