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Python在病历中的实体抽取与意图识别

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简介：
本研究探讨了利用Python进行医疗文档中关键信息的自动提取及患者需求识别的技术方法，旨在提升医疗服务效率和质量。 中文自然语言的实体抽取和意图识别（Natural Language Understanding）可以采用Bi-LSTM CRF或IDCNN CRF模型。

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  • Python在病历中的实体抽取与意图识别
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    本研究探讨了利用Python进行医疗文档中关键信息的自动提取及患者需求识别的技术方法，旨在提升医疗服务效率和质量。 中文自然语言的实体抽取和意图识别（Natural Language Understanding）可以采用Bi-LSTM CRF或IDCNN CRF模型。
     
  • Python在CCKS2017中的中文电子病历命名实体识别项目
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    本项目利用Python进行CCKS2017中文电子病历的命名实体识别竞赛，通过深度学习技术提高医疗文本信息提取效率与准确性。 该项目实现了一种基于字向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络结构，并提供了原始训练数据样本（包括一般情况、出院情况、病史情况、病史特点及诊疗经过）及其转换版本，同时包含训练脚本和预训练模型。这些资源可用于序列标注研究及相关测试比较工作。
     
  • Python在农业知识图谱中的应用：命名实体识别、实体解析与关系抽取的数据挖掘技术
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    本研究探讨了利用Python进行数据挖掘技术于农业知识图谱中，重点包括命名实体识别、实体解析及关系抽取的应用。通过这些技术的实施，旨在提升农业信息处理效率和智能化水平。 农业知识图谱涵盖了农业领域的命名实体识别、实体解析以及关系抽取等方面的数据挖掘技术。
     
  • ACE 2005 命名实体识别与关系抽取
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    ACE 2005是自动内容提取（Automated Content Extraction）计划的一部分，专注于命名实体识别和关系抽取技术的研发，推动信息抽取领域的进步。 ACE 2005 命名实体识别与关系抽取涉及从文本中自动识别出人名、地名、组织机构名称等命名实体，并进一步分析这些实体之间的语义关系，如“X 是 Y 的成员”或“X 在 Y 工作”。
     
  • 基于PyTorch的中文三元组抽取（含命名实体识别与关系抽取）.zip
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架的解决方案，用于从文本中自动提取中文三元组信息。它结合了命名实体识别和关系抽取技术，能够高效、准确地处理大规模语料库，为知识图谱构建提供了有力支持。 命名实体识别采用bert_bilstm_crf模型实现，用于从句子中提取主体（subject）和客体（object）。相关功能在bert_bilstm_crf_ner目录下，并且存储的模型位于bert_bilstm_crf_ner/checkpoints/bert_bilsm_crfmodel.pt。 关系抽取则基于bert模型，负责识别主体与客体之间的关系。其相关功能可以在bert_re目录中找到，而用于训练的最佳模型存放在bert_re/checkpoints/best.pt文件里。 有关的具体数据位于data目录下，可以自行查看。
     
  • 中文命名实体识别-实体抽取工具_文章实体抽取_自然语言处理-ChineseNERMSRA
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    ChineseNERMSRA是一款专为中文设计的高效命名实体识别和实体抽取工具，适用于自然语言处理领域中的各类文本分析任务。 在当今的自然语言处理（NLP）领域，实体抽取是一项至关重要的技术。它旨在从文本中识别并分类出具有特定意义的词汇，如人名、地名、组织名等，这些词汇被称为实体。由于中文语法结构和词语多义性的复杂性，这一任务尤其挑战。 本段落将深入探讨一种专门针对中文环境的实体抽取工具——ChineseNERMSRA及其在该领域的应用与实现。Microsoft亚洲研究院开发了这个系统，它专为处理中文文本设计，并采用深度学习技术来准确识别文本中的实体。这不仅推动了中文NLP领域的发展，还提供了强大的研究和实际应用工具。 实体抽取通常包括以下步骤： 1. **预处理**：对输入的中文文档进行分词是基础工作。由于汉语没有明显的单词边界，需要依赖于词汇表和算法来完成这一任务。 2. **特征提取**：基于分词后的文本内容，提取与实体相关的特征信息，如语法类别、上下文等。 3. **模型训练**：使用深度学习技术（例如条件随机场CRF、循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM或Transformer架构）对这些特征进行训练以识别不同类型的实体。 4. **序列标注**：根据从数据中学习到的模式，为每个词汇打上标签，确定其是否属于某个特定类型，并明确该类型的具体属性。 5. **后处理**：通过合并和修正步骤提高实体抽取的整体准确性和完整性。 ChineseNERMSRA的独特之处在于它使用了优化过的深度学习模型。例如，可能采用了双向LSTM或者更先进的架构来结合字符级表示以捕捉汉字的语义信息，并利用丰富的预训练数据以及精心设计的损失函数提升在各种实体类型上的表现能力。 此工具的应用范围广泛，包括但不限于新闻分析、社交媒体监控和知识图谱构建等场景。例如，在新闻报道中可以迅速定位并提取关键人物及事件；社交媒体上则能识别用户讨论的话题及相关的人物信息，为商业决策提供支持。 要使用ChineseNERMSRA，开发者可以通过提供的资源获取源代码以及详细的指导文档来定制自己的实体抽取模型以满足特定的应用需求。 总的来说，作为一款高效的中文实体抽取工具，它不仅展示了深度学习在NLP领域的强大能力，并且极大地促进了对汉语文本的理解和分析。随着技术的进步，未来我们有望看到更加智能、精确的中文实体识别系统应用于更广泛的场景中。
     
  • Python在CCKS2017中文电子病历命名实体识别项目中的应用_生物标记版
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    本研究探讨了Python在CCKS2017中文电子病历命名实体识别任务的应用情况，重点分析其如何有效提升生物标志物的识别精度和效率。 该项目实现了一个基于字向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络。项目提供了原始训练数据样本（包括一般情况、出院情况、病史情况、病史特点和诊疗经过）及其转换版本，以及训练脚本和预训练模型，适用于序列标注研究。
     
  • Python源码_NLP实验_命名实体识别+关系抽取+事件抽取+语义匹配.zip
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    本资源包包含使用Python源代码进行NLP实验的全套资料，涵盖了命名实体识别、关系抽取、事件抽取及语义匹配等关键技术。 该项目是个人毕业设计的源代码，评审分数为95分，并经过严格调试确保可以运行。 项目资源主要适用于计算机、自动化等相关专业的学生或从业者下载使用，也可作为期末课程设计、大作业及毕业设计等学习材料。 此项目具有较高的参考价值。基础能力较强的人可以在该项目的基础上进行修改和调整，以实现类似其他功能。 本人在此完成了一些NLP相关的实验，并收集整理了相关的方法。 目前包括命名实体识别、实体关系抽取、事件抽取以及语义匹配等功能，未来计划添加分类、文本生成及问答系统等其它实验内容。 ## 命名实体识别 与该部分相关的实验在`experimentsner`文件夹中进行，运行脚本位于`experimentsscripts` ## 关系抽取 相关实验在`experimentsrelation_extraction`文件夹内 ## 事件抽取 相关实验在`experimentsevent_extraction`文件夹内 ## 语义匹配 与该部分相关的实验在`experimentssentence_embedding`文件夹中进行
     
  • 基于BERT的医疗电子病历中的命名实体识别.rar
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    本研究利用BERT模型在医疗电子病历中进行命名实体识别，旨在提高医学文本信息提取的准确性和效率，为临床决策支持提供有力的数据基础。 基于BERT的医疗电子病历命名实体识别.rar
     
  • NLP实战：中文电子病历命名实体识别项目源码
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    本项目专注于开发和实现中文电子病历中的命名实体识别技术，通过分析医学文本提取关键信息，提升医疗数据分析效率。项目源码公开，适合自然语言处理爱好者研究学习。 本项目是在一个开源中文电子病历数据集上进行的命名实体识别（NER）任务的源码实现，涵盖了数据预处理、BERT-BiLSTM模型构建以及训练与测评的完整流程。本人撰写了一篇博客详细介绍了该项目的内容，并且源代码中注释详尽，易于理解。