基于RBBEGP的中文电子病历命名实体识别研究  

作　　者：郭振华 宋波[1] 

机构地区：[1]青岛科技大学信息学院,山东青岛266061

出　　处：《电脑知识与技术》2024年第16期6-10,共5页Computer Knowledge and Technology

摘　　要：针对中文电子病历中嵌套命名实体较多以及中英文字词表达差异所导致的传统命名实体识别模型识别准确率低的问题,文章提出了一种基于RoBERTa-wwm-ext-BiGRU-EGP的命名实体识别模型RBBEGP。预训练模型RoBERTawwm-ext将输入的中文电子病历文本序列转化为动态向量,BiGRU对词向量的双向时序特征信息进行提取以结合上下文语义,最后通过全局指针网络(Efficient Global Pointer,EGP)判断并输出最为可靠的序列作为命名实体的类别。实验结果表明,文章提出的RBBEGP模型在CCKS2019中文电子病历数据集上的精确率、召回率、F1值分别达到了83.36%、83.25%和83.30%,相较于BERT-BiLSTM-CRF等主流模型有所提高。

关 键 词：中文电子病历 命名实体识别 RoBERTa-wwm-ext BiGRU EGP 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]