CCKS举办的针对电子病例的信息抽取比赛.zip下载

weixin_39821620 2023-10-15 16:00:37
...全文
6 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
中文电子病例命名实体识别项目
MedicalNamedEntityRecognition Medical Named Entity Recognition implement using bi-directional lstm and crf model with char embedding.CCKS2018中文电子病例命名实体识别项目,主要实现使用了基于字向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络.该项目提供了原始训练数据...
中文电子病例命名实体识别
中文电子病例命名实体识别 CCKS2017中文电子病例命名实体识别项目,主要实现使用了基于字向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络.该项目提供了原始训练数据样本(一般醒目,出院情况,病史情况,病史特点,诊疗经过)与转换版本,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究. 电子病历结构化是让计算机理解病历、应用病历的基础。基于对病历的结构化，可以计算出症状、疾病、药品、检查检验等多个知识点之间的关...
中文电子病历实体关系抽取研究
摘要 本文首先对电子病历去隐私，制定了隐私信息标注规范，使用条件随机场完成了隐私信息识别模型的构建。  使用992份经去隐私的已标注中文电子病历，首先实现了基于特征的关系抽取方法，通过抽取一些基本特征以及中文电子病历中一些特有的特征，训练支持向量机（SVM）单分类器并分析了实验结果。然后针对单分类器中关系大类的误分类情况，将单分类器分解为多个分类器用于处理指定关系大类下的样本。 基于树核函数的方...
3倍提升效率：医疗病理信息抽取与关系图谱展示系统解析
医疗行业内的病理报告包含大量的文本数据，通常包含对不同人体部位的详细描述（如头颅、内脏等），每个部位可能涉及多个检查项目及结果。为了提升病理信息的利用效率，客户希望能够将病理报告进行结构化处理，并通过关系图谱的形式展示，便于医生及研究人员更直观地获取关键信息。不同的人体部位以节点表示，各节点之间的检查项目和描述以边进行连接，形成清晰的病理信息关系图谱。：将从文本中抽取出的信息进行结构化存储，形成标准化的数据格式（如JSON、数据库）。：支持用户点击图谱中的节点或边，查看详细的病理描述，进行深度分析。
NLP实战：面向中文电子病历的命名实体识别
一.前言 本篇文章是关于NLP中的中文命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）的实战项目，该项目利用了大型预训练语言模型BERT和BiLSTM神经网络结构来进行NER任务，文章详细介绍了NER的概念、数据集的预处理、模型的设计与实现。话不多说，直接上干货。 二.命名实体识别基础 2.1 什么是命名实体识别？ 命名实体识别旨在抽取非结构化文本中的命名实体（文本中具有特定意义的实体），例如人名、地名、组织名。NER是众多NLP应用的基础，包括知识图谱、信息检索、文本理解等等。 说
下载资源悬赏专区

13,655

社区成员

12,589,237

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
CSDN 下载资源悬赏专区
其他 技术论坛（原bbs）
社区管理员
  • 下载资源悬赏专区社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章