一种基于特征融合的医疗病例实体识别方法

在医学领域,传统的命名实体识别方法在医疗病历实体识别过程中,存在文本提取特征单一及不充分等问题,导致模型识别精准度不高。针对此问题,文章提出一种基于语义、词序、BER T预训练模型相结合的多特征融合提取方法。引入Word2vec对文本进行语义特征提取,利用Fasttext对文本的词序特征进行提取,通过BER T预训练模型获取词向量,解决Word2vec无法解决一词多义的问题。将多元特征向量融合,对相关数据的特征进行提取融合。通过卷积神经网络对融合特征进行再提取,得到更有价值的数据特征。最后通过双向长短时记忆神经网络结合条件随机场模型（BiLSTM-CRF）进行实体识别。实验结果表明：此方法在ChineseBLUE(c MedQANER)数据集上,其精准度、召回率、F1-Measure值等评价指标都有显著的提升。