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本项目旨在对比两种不同的方法：统计模型Conditional Random Fields（CRF）和基于深度学习的Embedding-Bi-LSTM-CRF架构在医疗数据命名实体识别中的性能。 首先，Conditional Random Fields（CRF）是一种概率图模型...
医疗文本命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）和信息抽取领域的一项核心技术，尤其在生物医学领域，对于提取和处理大量生物医学文献和临床文本中的...
**基于BiLSTM-CRF网络的...总之，基于BiLSTM-CRF的中文电子病历命名实体识别是医疗信息处理的重要手段，它结合了深度学习与统计模型的优点，有效地从繁杂的病历文本中挖掘有价值信息，有助于推动医疗领域的智能化发展。
基于深度学习的中文命名实体识别研究 本文研究提出了一种基于BERT-BiGRU-Attentkm-CRF...本文的模型在中文命名实体识别方面取得了较好的效果，具有重要的理论和实践意义，对于自然语言处理技术的发展具有重要的贡献。
命名实体识别是自然语言处理领域的一个子任务，它的目的在于识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。本研究着重于网络空间安全领域的实体识别，这包括但不限于病毒、漏洞、攻击手段等安全实体的识别...
在信息技术领域，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是一项重要的研究方向，而命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是NLP中的核心任务之一。中文命名实体识别是专门针对中文文本进行的特定...
《基于多神经网络协作的电子病历命名实体识别方法》这篇论文主要探讨了在医疗领域中，如何利用深度学习技术高效地从电子病历中提取关键的医疗信息。随着电子病历的广泛应用，研究者们越来越重视从这些数据中挖掘高...
BiLSTM是一种深度学习模型，能够处理序列数据，特别适合捕捉上下文信息。在本研究中，BiLSTM被用于识别命名实体，如人员姓名、工作职责等，这些实体在铁路安全监督人员的工作计划和实际写实文本中扮演关键角色。而...
命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一个关键任务，它旨在从文本中自动抽取出具有特定意义的实体，如疾病、症状、药物、基因、蛋白质等。在糖尿病数据的命名实体识别中，这个过程尤为重要，因为它可以帮助...
深度学习技术在自然语言处理领域中的应用非常广泛，包括文本分类、命名实体识别、情感分析等领域。 Conditional Random Field（CRF）是一种常用的机器学习模型，广泛应用于自然语言处理领域，例如命名实体识别、部分...
6. **命名实体识别**：NER（Named Entity Recognition）用于识别文本中的实体，如人名、组织名、地名等。这涉及正则表达式、词性标注和序列标注模型（如CRF、Bi-LSTM+CRF）的应用。 7. **文本分类与聚类**：这两项...
医疗命名实体识别是自然语言处理的一个重要分支，它旨在从医学文献、电子病历等非结构化文本中自动抽取出疾病、症状、药物、手术等关键信息。这些信息对于医疗决策支持、疾病预测、药物研发等方面具有重大意义。ccks...
一种是将中文特征和句法语义特征相结合的新算法——基于改进的BERT-BiLSTM-CRF命名实体识别算法；另一种是将注意力机制与句法语义特征相结合的新算法——基于注意力机制与语义结合的实体关系抽取算法。 实体关系...
而CRF（条件随机场）是一种判别式概率模型，常用于序列标注任务中，比如命名实体识别、语音识别等，它可以考虑整个序列的标注情况，而不是单个标签，这有助于改善标签偏置问题。 为了给模型提供更丰富的语义信息，...
Bi-LSTM在处理具有前后文依赖关系的文本任务中显示出良好的性能，例如命名实体识别、语言模型等。 动态字向量（Dynamic Word Embedding），又称为预训练语言模型，代表性的模型有ELMo（Embeddings from Language ...
基于深度学习的中文网络招聘文本中的技能词抽取方法 本文的主要贡献在于提出了一种基于深度学习的序列标注模型与语料特征相结合的网络招聘文本中的技能词抽取方法。该方法可以自动、准确地从网络招聘文本中抽取技能...
最后，自然语言处理中的分词还涉及很多其他的知识点和技术细节，如分词算法的选择、词性标注、命名实体识别等。随着机器学习尤其是深度学习技术的发展，越来越多的分词模型开始利用神经网络结构，例如双向长短时记忆...
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