融合BERT模型與詞匯增強(qiáng)的中醫(yī)命名實(shí)體識(shí)別模型

摘要： 現(xiàn)有的中醫(yī)命名實(shí)體識(shí)別相關(guān)研究較少，基本都是基于中文病例做相關(guān)研究，在傳統(tǒng)中醫(yī)編寫(xiě)的病例文本中表現(xiàn)不佳。針對(duì)中醫(yī)案例中命名實(shí)體密集且邊界模糊難以劃分的特點(diǎn)，提出了一種融合詞匯增強(qiáng)和預(yù)訓(xùn)練模型的中醫(yī)命名實(shí)體識(shí)別方法LEBERT-BILSTM-CRF。該方法從詞匯增強(qiáng)和預(yù)訓(xùn)練模型融合的角度進(jìn)行優(yōu)化，將詞匯信息輸入到BERT模型中進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，達(dá)到劃分詞類(lèi)邊界和區(qū)分詞類(lèi)屬性的目的，提... （共6頁(yè)）