融合知识的中文医疗实体识别模型.pdf

融合知识的中文医疗实体识别模型 本文提出了融合知识的中文医疗实体识别模型，以充分利用已有的医疗领域词典和预训练语言模型。该模型基于领域词典提取领域知识，并引入预训练语言模型BEＲT 作为通用知识，然后将领域知识和通用知识融入到模型中。此外，本文还引入了卷积神经网络来提高模型的上下文建模能力。 本研究的主要贡献在于： 1. 提出了融合知识的中文医疗实体识别模型，能够充分利用已有的医疗领域词典和预训练语言模型。 2. 引入了预训练语言模型BEＲT 作为通用知识，提高了模型的泛化能力。 3. 采用卷积神经网络来提高模型的上下文建模能力。 实验结果表明，将知识融合到模型中能够有效提高中文医疗实体识别的效果。 知识点： 1. 医疗实体识别：是从医疗文本中抽取有用的信息，并对其进行分类和识别的过程。 2. 序列标注模型：是一种常用的自然语言处理模型，用于对文本进行序列标注和实体识别。 3. 融合知识：是指将领域知识和通用知识融合到模型中，以提高模型的泛化能力和识别准确性。 4. 预训练语言模型：是指通过大量文本数据进行训练，获取通用语言知识的模型，例如BEＲT。 5. 卷积神经网络：是一种常用的深度学习模型，用于文本建模和图像识别等任务。 6. 医疗领域词典：是指收集和整理医疗领域的专业术语和概念的词典，用于医疗实体识别和信息抽取。 7. 自然语言处理：是指研究人类语言的处理和理解的计算机科学领域，包括文本分析、信息抽取、机器翻译等任务。 8. 机器学习：是指使用算法和模型对数据进行学习和分析，以提高模型的泛化能力和准确性。 9. 人工智能：是指研究和开发智能机器和系统，以模拟人类智能的科学领域，包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习等方向。 本文提出的融合知识的中文医疗实体识别模型能够有效提高中文医疗实体识别的效果，并为医疗健康领域的信息抽取和知识发现提供了新的思路和方法。