典型文献
基于深度学习的医疗命名实体识别
文献摘要：
医疗命名实体识别指从海量的非结构化的医疗数据中提取关键信息,为医学研究的发展和智慧医疗系统的普及提供了基础.深度学习运用深层非线性的神经网络结构能够学习到复杂、抽象的特征,可实现对数据更本质的表征.医疗命名实体识别采用深度学习模型可明显提升效果.首先,本文综述了医疗命名实体识别特有的难点以及传统的识别方法;其次,总结了基于深度学习方法的模型并介绍了较为流行的模型改进方法,包括针对特征向量的改进,针对数据匮乏、复杂命名实体识别等问题的改进;最后,通过综合论述对未来的研究方向进行展望.
文献关键词：
命名实体识别;深度学习;循环神经网络;自然语言处理;注意力机制;人工智能
中图分类号：
作者姓名：
贾杨春;朱定局
作者机构：
华南师范大学计算机学院,广州510631
文献出处：
引用格式：
[1]贾杨春;朱定局-.基于深度学习的医疗命名实体识别)[J].计算机系统应用,2022(09):70-81
A类：
复杂命名实体识别
B类：
非结构化,医疗数据,关键信息,医学研究,智慧医疗系统,神经网络结构,够学,深度学习模型,提升效果,深度学习方法,模型改进,改进方法,特征向量,数据匮乏,循环神经网络,自然语言处理,注意力机制
AB值：
0.215166
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