领域词典

作品数：65被引量：256H指数：9
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基于BERT和领域词典融合的中文电子病历命名实体识别被引量：1
《计算机与数字工程》2024年第3期746-750,767,共6页叶恩光 张晓如 张再跃 丁腊春 朱向南 王译 
江苏省重大科技示范项目(编号:BE2018700);国家自然科学基金项目(编号:61371114)资助。
医疗数据挖掘的起始环节为CNER(中文电子病历命名实体识别),将相关实体(解剖部位、药品、影像检查等)识别出非结构化文本是其目标所在。基于CNER准确性提升需要,论文设计了BERT-BiLSTM-CRF模型融合领域词典技术,该技术能将上下文语义关...
关键词：中文电子病历 命名实体识别 BERT-BiLSTM-CRF 领域词典 
面向飞机故障文本的信息抽取
《计算机与现代化》2024年第3期61-66,71,共7页乔璐 孙有朝 吴红兰 
国家自然科学基金委员会-中国民用航空局民航联合研究基金资助项目(U2033202,U1333119);国家自然科学基金资助项目(52172387)
针对人工提取飞机故障信息工作量大、效率低、成本高等问题,提出一种基于领域词典、规则和BiGRU-CRF模型的信息抽取方法。结合飞机领域知识的特点,基于飞机故障文本信息构建领域词典库和模板规则,并对故障信息进行语义标注。采用BiGRU-...
关键词：故障信息 信息抽取 命名实体识别 BiGRU-CRF 领域词典 
融合领域词典嵌入的航空不安全事件命名实体识别被引量：1
《科学技术与工程》2024年第8期3284-3290,共7页许雅玺 孟天宇 王欣 刘炳南 
国家自然科学基金民航联合基金重点项目(U2033213);中央高校基本科研业务费专项资金项目(J2022-048);民航飞行技术与飞行安全重点实验室自主研究项目(FZ2022ZZ01)。
针对航空不安全事件领域命名实体识别任务,以航空安全信息周报为数据源,分析并构建航空不安全事件命名实体识别数据集和领域词典。为解决传统命名实体识别模型对于捕获领域实体边界性能较差的问题,基于BERT(bidirectional encoder repre...
关键词：航空不安全事件 领域词典 命名实体识别 预训练语言模型 
基于多粒度字形增强的中文医学命名实体识别被引量：2
《计算机工程》2024年第2期337-344,共8页刘威 马磊 李凯 李蓉 
国家自然科学基金(62266025);云南省重大科技专项计划项目(202202AD080004,202202AE090008);云南省基础研究计划(昆医联合专项)(202201AY070001-258)。
中文医学命名实体识别(CMNER)旨在从中文非结构化医学文本中提取实体。现有的基于字符的CMNER模型没有从不同角度全面考虑汉字的特点,限制了其应用于CMNER的性能。基于此,提出基于多粒度字形增强的中文医学命名实体识别模型。对于输入...
关键词：命名实体识别 医学领域 字形结构 门控机制 领域词典 
面向工艺文本的命名实体识别方法研究被引量：8
《中文信息学报》2022年第3期54-63,共10页贾猛 王裴岩 张桂平 蔡东风 
辽宁省重点研发计划(2019JH2/10100020);辽宁省自然科学基金(20170540705);沈阳市重大科技创新研发计划(Y19-1-011)。
面向工艺文本中的命名实体,该文提出一种融入领域知识的神经网络命名实体识别方法,旨在对零件、工程图纸、参考标准、属性等12类命名实体进行识别。该方法针对工艺实体的特点,利用领域词典及规则预识别出部分实体,形成预识别实体特征,...
关键词：工艺文本 命名实体识别 领域词典及规则 CNN-BiLSTM-CRF 
支持汽车故障数据增值的词汇增强实体识别被引量：2
《现代计算机》2021年第26期8-14,共7页杨雯迪 任春华 孙洁香 
国家重点研发计划:区域综合科技服务工程应用集成技术研究(2017YFB1401400)。
在汽车故障文本知识提取中,由于语料不规范和领域的专业性,缺乏特定领域的命名实体识别模型。为弥补基于字符的命名实体识别模型没有考虑专业领域词汇的重要性,提出了一种支持汽车故障数据增值的词汇增强实体识别方法。首先利用基于词...
关键词：汽车故障数据 命名实体识别 领域词典 预训练语言模型 BiLSTM_CRF模型 
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