包含传统的基于统计模型(CRF)和基于深度学习(Embedding-Bi-LSTM-CRF)下的医疗数据命名实体识别下载

weixin_39820535 2024-05-08 20:00:57

本项目是针对医疗数据，进行命名实体识别。主要采用的方法：基于条件随机场(Condition Random Fields, CRF)的命名实体识别. 基于双向长短时记忆神经网络和条件随机场(Bi-LSTM-CRF)的命名实体识别。 Introduce raw_data是原始数据，来源于CCKS2017任务二中，针对医疗电子病例进行命名实体识别。reader.py文件是对原始数据进行处理，生成标准的NER格式(data, pos, label)的数据。 train_test_data是模型的训练和测试的语料，其中word2id.pkl和char2id.pkl是神经网络中需要读入的字典。 crf文件夹是使用CRF进行命名实体识别的模型，其中medical_entity_recognition_bio_char_ori.crfsuite和medical_entity_recognition_bio_word_ori.crfsuite分别是训练好的，以字为特征单元和词为特征单元的模型。 bilstm_crf文件夹中是基于神经网络的命名实体识别的模型。其中，bio_model下存 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/weixin_44010641/89210089?utm_source=bbsseo

...全文

10 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/3513522d36d0 基于统计模型 (CRF) 与深度学习 (Embedding-Bi-LSTM-CRF) 的医疗数据命名实体识别研究（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）

【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能，需要能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。基于统计模型(CRF)和基于深度学习(Embedding-Bi-LSTM-CRF)下的医疗数据命名实体识别算法（python源码+项目说明）.zip基于CRF和(Embedding-Bi-LSTM-CRF)下的医疗数据命名实体识别算法（python源码+项目说明）.zip基于CRF和(Embedding-Bi-LSTM-CRF)下的医疗数据命名实体识别算法（python源码+项目说明）.zip基于CRF和(Embedding-Bi-LSTM-CRF)下的医疗数据命名实体识别算法（python源码+项目说明）.zip基于CRF和(Embedding-Bi-LSTM-CRF)下的医疗数据命名实体识别算法（python源码+项目说明）.zip基于CRF和(Embedding-Bi-LSTM-CRF)下的医疗数据命名实体识别算法（pyth

人工智能-项目实践-深度学习

基于深度学习的系统

包含传统的基于统计模型(CRF)和基于深度学习(Embedding-Bi-LSTM-CRF)下的医疗数据命名实体识别 深度学习（Deep Learning，简称DL）是机器学习（Machine Learning，简称ML）领域中一个新的研究方向，其目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，识别文字、图像和声音等数据。深度学习通过学习样本数据的内在规律和表示层次，使机器能够模仿视听和思考等人类活动，从而解决复杂的模式识别难题。 深度学习的核心是神经网络，它由若干个层次构成，每个层次包含若干个神经元。神经元接收上一层次神经元的输出作为输入，通过加权和转换后输出到下一层次神经元，最终生成模型的输出结果。神经网络之间的权值和偏置是神经网络的参数，决定了输入值和输出值之间的关系。 深度学习的训练过程通常涉及反向传播算法，该算法用于优化网络参数，使神经网络能够更好地适应数据。训练数据被输入到神经网络中，通过前向传播算法将数据从输入层传递到输出层，然后计算网络输出结果与实际标签之间的差异，即损失函数。通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）。卷积神经网络特别擅长处理图像数据，通过逐层卷积和池化操作，逐步提取图像中的高级特征。循环神经网络则适用于处理序列数据，如文本或时间序列数据，通过捕捉序列中的依赖关系来生成模型输出。 深度学习在许多领域都取得了显著的成果，包括计算机视觉及图像识别、自然语言处理、语音识别及生成、推荐系统、游戏开发、医学影像识别、金融风控、智能制造、购物领域、基因组学等。随着技术的不断发展，深度学习将在更多领域展现出其潜力。在未来，深度学习可能会面临一些研究热点和挑战，如自监督学习、小样本学习、联邦学习、自动机器学习、多模态学习、自适应学习、量子机器学习等。这些研究方向将推动深度学习技术的进一步发展和应用。

下载资源悬赏专区

13,654

社区成员

12,574,382

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

其他技术论坛（原bbs）

社区管理员

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