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一种在线医疗社区问答文本实体识别方法——基于卷积神经网络和双向长短期记忆神经网络

廖开际  邹珂欣  席运江  
【摘要】:针对在线医疗社区问答文本复杂程度高、结构化程度低的特点,结合卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)两种深度学习模型以及条件随机场(CRF)模型,提出一套适用于在线医疗问答文本的实体识别方法并进行验证。将问答文本进行清洗和BIO标注后,分别用CNN和BiLSTM进行字级别的特征抽取,将通过两种模型抽取到的特征进行融合后放入CRF中训练出实体预测模型,再将问答文本放入训练好的模型中,得到最终的实体识别结果。以关于乳腺癌疾病问答文本为例,研究结果表明,运用该方法得到的识别结果优于其他模型,且识别准确率达到92.3%、召回率达到89.3%、F值达到90.8%。

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