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基于长短期记忆网络的医疗文本术语自动识别方法及系统

基本信息

申请号 CN201810762297.3 申请日 -
公开（公告）号 CN109002436A 公开（公告）日 2018-12-14
申请公布号 CN109002436A 申请公布日 2018-12-14
分类号 G06F17/27 分类 计算；推算；计数;
发明人 赵孟海;严志华 申请（专利权）人 上海金仕达卫宁软件科技有限公司
代理机构 - 代理人 -
地址 200123 上海市浦东新区环林东路799弄9号1层B168室
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种基于长短期记忆网络的医疗文本术语自动识别方法及系统，为了实现从医学文本中自动抽取医学术语类实体而设计。本发明基于长短期记忆网络的医疗文本术语自动识别方法包括，将医学文本语句中每个文字使用预训练的字向量表示，得到训练数据；将训练数据输入至双向长短记忆网络中，得到医学文本语句中每个文字概率最大的标签类别；将每个文字概率最大的标签类别此输出结果输入到条件随机场中，使用维特比算法计算联合概率最大的标注序列。本发明融合了双向长短时记忆网络和条件随机场各自的优势，能有效提升字标注的准确率。