在线医疗问答文本的命名实体识别
本文主要是对在线问诊中产生的医疗文本进行命名实体识别的研究.使用在线医疗问答网站的数据，采用{B，I，O}标注体系构建数据集，抽取疾病、治疗、检查和症状四个医疗实体.以BiLSTM-CRF为基准模型，提出两种深度学习模型IndRNN-CRF和IDCNN-BiLSTM-CRF，并在自构建数据集上验证模型的有效性.将新提出的两种模型与基准模型通过实验对比得出：模型IDCNN-BiLSTM-CRF的F1值0.8116，超过了BiLSTM-CRF的F1值0.8009，IDCNN-BiLSTM-CRF整体性能好于BiLSTM-CRF模型；模型IndRNN-CRF的精确率0.8427，但该模型在召回率上低于基准模型BiLSTM-CRF.
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