学术论文

      基于多特征融合的中文电子病历命名实体识别

      摘要:
      中文电子病历命名实体识别对于医学知识库的构建和临床决策作用关键.针对中文电子病历结构化实体识别困难的问题,提出一种多特征融合的中文电子病历命名实体识别方法.该方法基于条件随机场,通过逐一融合语言符号、词性、关键词、词典、词聚类等多种特征;采用递增式学习策略验证其有效性;在最优特征组合下识别出疾病、症状、检查和治疗4类实体.实验结果表明;该方法识别准确率达到90.99%;有效满足了应用需求.
      作者: 张祥伟 李智
      作者单位: 四川大学 电子信息学院,四川 成都,610065
      刊 名: 软件导刊
      Journal: Software Guide
      年,卷(期): 2017, 16(2)
      分类号: TP319
      在线出版日期: 2017年4月14日
      基金项目: 基于多特征融合的中文电子病历命名实体识别