方法:电子病历实体识别的实体抽取环节采用IDCNN+CRF架构,实体对齐环节采用Seq2Seq+注意力机制的翻译框架。与其他算法模型比较,观察所构建模型对电子病历实体的识别效果;逐步增加电子病历数量,分析对模型性能的提升效果。 结果:IDCNN+CRF+注意...
基于BERT-IDCNN-CRF的医疗命名实体识别 针对医疗领域命名实体识别中实体生僻复杂,实体长度较长的问题,提出一种基于BERT-IDCNN-CRF的医疗命名实体识别模型.首先采用BERT预训练模型得到字向量;然后通过IDCNN对... 宋卫强,李焰 - 《电脑与信息技术》 被引量: 0发表: 2023年 基于注意力机制的BERT-BiGRU-IDCNN-CRF的命名...
任务使用BiLSTM-CRF/BiGRU-CRF/IDCNN-CRF模型和预训练语言模型的Keras解决方案:支持BERT/RoBERTa/ALBERT)。 更新日志 2020年2月27日重构的代码keras_bert_ner并删除了一些多余的文件。 bert4keras == 0.2.5现在已集成为该项目的主要部分。 2019.11.14 bert4keras现在作为一个包使用,因为它没有太大变化。 albert...