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...
序列标注法：使用softmax或CRF解码。span指针法：使用两个序列标注模型，分别识别实体的开始位置和终止位置...
2. 模型架构：可以尝试使用一些较新的模型架构，例如Transformer、Lightweight Convolutional Neural Networks...
BiLSTM—CRF 模型对运营商命名实体识别结果取得了90.04%的F1值。BiGRU—CRF 模型对运营商命名实体识别也取得了F1值90.19的识别结果。在电信运营商文本命名实体识别领域，应用深度学习框架进行实体提取获得了较好的效果，但目前关于联合提取运营商命名实体与关系研究的工作较少。三、数据来源及语料标注 本次话术文本所...
试验结果表明,融合注意力机制与BERT+BiLSTM+CRF模型的渔业标准定量指标识别准确率为94.51%、召回率为96.37%、F1值为95.43%,研究表明,该方法解决了渔业标准定量指标识别准确率不高的问题,可以比较准确地识别由指标名、指标值、单位、限制...
内容提示: 第38 卷第 1 期齐齐哈尔大学学报(自然科学版) Vol.38,No.1 2022 年 1 月 Journal of Qiqihar University(Natural Science Edition) Jan.,2022 基于 BERT-BiLSTM-CRF 模型 的中文实体识别研究 沈同平,俞磊,金力,黄方亮,许欢庆 (安徽中医药大学 医药信息工程学院,合肥 230012) 摘要:中文文本实体...
分类号: TP391.1 论文编号 :2018023160密级:公开贵 州大学 2021 届硕士士研究生学位论文基于 BERT-BiLSTM-CRF 知识抽取模型的 民族药知识图谱构建学科专业 研究方向 导 师研 究 生电 子科学与技术 知识抽取、知识图谱 贺松 副教授关 B 光 敏中 国■贵州■ 贵阳 2021 年 06 月 ...
基线模型 Bert-Bilstm-CRF 来看下基准模型的实现，输⼊是wordPiece tokenizer得到的tokenid，进⼊Bert预训练模型抽取丰富的⽂本特征得到batch_size * max_seq_len * emb_size的输出向量，输出向量过Bi-LSTM从中提取实体识别所需的特征，得到batch_size * max_seq_len * (2*hidden_size)的向量，最终进⼊...
采用BERT-BiLSTM-CRF模型的中文位置语义解析.docx,0?引言 中文位置语义解析是指将非结构化的中文位置信息拆分成若干最小位置要素[1-3],是中文分词在地理信息领域的应用[4]。随着互联网相关技术的迅速发展与普及,位置信息已被广泛应用于各种网页端和移动应用端,如北斗卫星