本系统使用Django等Web框架实现医疗问答系统的各项功能。用户通过Web界面输入问题，系统使用BERT+LSTM+CRF模型对问题进行解析和实体识别，然后在知识图谱中查找相关信息并给出回答。同时，系统还提供了历史问答记录查询、知识图谱可视化等功能，方便用户进行后续操作和学习。实验与评估 1. 实验数据 本系统使用公开的医疗数据...
(中文):于 基于 BERT-IDCNN-CRF 的中文命名实体识别研究 论文题目(英文):Research on Chinese named entity recognition based on BERT-IDCNN-CRF 研 究 生 姓 名: 孔祥鹏 专业学位类别: 专业型硕士 研究领域或方向: 软件工程 导师姓名 及 职称: 吾守尔·斯拉木 教授 论文答辩日期 2020 年 5 月 13 日 学位...
利用自然语言处理技术,提出一种基于Bert-BiLSTM-CRF模型的电子病历隐私信息识别方法。采用某三甲中医院的电子病历作为数据来源,结合当前公开的数据集进行训练,得到正确率为94.02%、召回率为94.25%、F1为93.98%的中医电子病历隐私信息识别...
子病历文本中挖掘出有价值的关键信息，成为智慧医疗领域的重要课题。医疗命名实体识别（Named Entity Recognition ，NER ）技术可以从电子病历中提 取重要的实体信息［1］，对后续构建医疗实体关系［2］、分析电子病历句法［3］、构建疾病知识图谱［4］等发挥基于BERT-CRF 模型的电子病历实体识别研究 ∗何 涛1，2...
来自专栏 · AI论文精读 BERT模型介绍 双向性 : BERT被设计为通过同时对所有层的左右上下文进行条件处理,从无标签文本中预训练深度双向表示。 微调 : 预训练的BERT模型可以通过添加一个额外的输出层进行微调,从而为各种任务(如问题回答和语言推理)创建最先进的模型,无需大量的任务特定架构修改。 BERT模型的优势 : ...
范式一:BERT+CRF 嵌套与不连续 范式二:Multi-Head(token pairs based) 嵌套与不连续 构建[L, L, N]多头矩阵的不同方式(乘性、加性、双仿射) 位置信息 标签不平衡 Sigmoid or Softmax? 范式三:BERT+MRC 统一信息抽取任务的范式 解决嵌套与不连续 实体信息的知识增强 提高计算效率 & 提高知识注入的强度 范式...
这一问题提出一种基于BERT-BLSTM-CRF模型的中文命名实体识别方法,该方法 首先使用BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers,BERT)预 训练语言模型根据字的上下文信息来丰富字的语义向量,然后将输出的字向量序 列输入到BLSTM-CRF模型进行训练。实验结果表明,此方法在中文命名实体识 别任务上其正确率、召回率和...
分类号:TP3110710-0184069专业硕士学位论文基于BERT+BiLSTM+CRF模型和改进Apriori算法的交通事故文本分析孙欢导师姓名职称樊海玮副教授申请学位类别工程硕士专业学位类别及领域名称交通运输工程论文提交日期01年3月0日论文答辩日期01年5月31日学位授予单位长安大学
然后将输出层代入CRF模型,计算标签y的概率p。 训练时给出句子S和标签Y,计算全句的负对数似然作为误差。 解码时,使用维特比算法计算得分最高的序列。 实验 论文针对命名实体识别NER,分词CWS、位置POS标注进行了实验,实验数据如表-1所示(中文NLP常用实验数据)。