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基于PyTorch的医疗命名实体识别项目代码.zip

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简介：
本项目为基于PyTorch框架开发的医疗领域命名实体识别系统源码，旨在提高医学文本中关键信息提取效率与准确性。 基于pytorch的医疗命名实体识别项目源码.zip

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  • 基于PyTorch的医疗命名实体识别项目代码.zip
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    本项目为基于PyTorch框架开发的医疗领域命名实体识别系统源码，旨在提高医学文本中关键信息提取效率与准确性。 基于pytorch的医疗命名实体识别项目源码.zip
     
  • pytorch-flask-deploy-webapp：基于PyTorch的医疗AI命名实体识别(NER)模型...
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    pytorch-flask-deploy-webapp 是一个利用 PyTorch 开发的医疗领域 AI 命名实体识别（NER）模型项目，通过 Flask 实现 Web 应用部署。 MedicalNER：使用Flask和Docker作为Web App部署PyTorch NER模型 一个漂亮且可自定义的Web应用程序，可以轻松地将您的深度学习（DL）模型进行部署。 注意此仓库可用于部署任何类型的ML或DL模型，而不仅仅是NER模型。 使用演示： 1. 克隆仓库 ``` $ git clone https://github.com/SuperBruceJia/pytorch-flask-deploy-webapp.git ``` 2. 构建Docker镜像 ``` $ docker build -t ner-model . ``` 3. 为上面的图像制作并运行一个容器 ``` $ docker run -e LANG ```
     
  • 医疗命名实体识别的实现
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    《医疗命名实体识别的实现》一文探讨了在医学文献和临床记录中自动识别关键信息的方法，详细介绍了一种高效的医疗命名实体识别技术及其应用。 使用双向LSTM和CRF模型结合字符嵌入来实现医学命名实体识别。该方法应用于CCKS2017中文电子病例。
     
  • 基于CRFSuite的医疗命名实体识别的Python实现
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    本项目采用Python结合CRFSuite库实现了医疗领域的命名实体识别系统，有效提升医学文本信息抽取效率与准确性。 基于crfsuited的医疗命名实体抽取的Python实现用于医疗电子病例命名实体识别评测任务的一个可执行demo采用了条件随机场(CRF)方法，使用了python-crfsuite作为CRF的第三方库。目前该demo准确率为68%，召回率为62%，F1值为64.8%。
     
  • 医疗领域中的命名实体识别源码
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    本项目提供一系列用于医疗文本中命名实体识别的源代码。涵盖疾病、药物、手术等多种医学专业术语的自动抽取技术，助力于医学自然语言处理研究与应用。 本段落探讨了在医疗数据命名实体识别中的两种方法：传统的基于统计模型（CRF）以及结合深度学习技术的Embedding-Bi-LSTM-CRF模型。
     
  • 基于BILSTM+CRF的医疗实体识别项目实践（使用PyTorch框架）
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    本项目采用PyTorch框架，运用BILSTM与CRF模型结合的方法进行医疗文本中的命名实体识别，提高医学自然语言处理的精度。 在进行医疗实体识别项目实践时，我们采用BILSTM+CRF模型，并使用PyTorch框架实现。由于pytorch-crf库在计算损失函数时会自动添加转移矩阵的处理，因此无需手动为样本和标签添加这些标记。评估方法则采用了CoNLL-2000标准中的权威评价方式。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别Pytorch源码.zip
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    本资源提供了一个使用Python和PyTorch实现的基于BERT、BiLSTM及CRF模型进行命名实体识别(NER)的完整代码库，适用于自然语言处理任务。 Pytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zip （由于文件名重复了多次，为了方便理解可以简化为：该项目提供了一个使用Pytorch框架，结合BERT、BiLSTM以及CRF模型进行命名实体识别任务的完整代码库。）
     
  • 基于BERT的PyTorch命名实体识别（NER）源码
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    这段简介可以描述为：“基于BERT的PyTorch命名实体识别(NER)源码”是一个利用预训练语言模型BERT和深度学习框架PyTorch实现的高效准确的自然语言处理工具，专用于从文本中自动抽取实体信息。 伯特·纳尔使用Google的BERT进行CoNLL-2003命名实体识别任务。通过Python训练模型，并用C++进行推理。安装所需库需执行如下命令：`pip3 install -r requirements.txt`，随后运行脚本 `python run_ner.py --data_dir=data/ --bert_model=bert-base-cased --task_name=ner --output_dir=out_base --max_seq_length=128 --do_train --num_train_epochs 5 --do_eval --warmup_proportion=0.1`。训练完成后，BERT库在验证数据上的表现如下：PER类别的精确度为0.9677，召回率为0.9745。
     
  • 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
     
  • 毕业设计：基于Pytorch的BERT+BiLSTM+CRF命名实体识别项目源码
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    本项目采用Pytorch框架，结合BERT、BiLSTM和CRF模型进行命名实体识别。代码详细注释，适用于自然语言处理研究与应用开发。 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别项目利用深度学习技术自动检测文本中的命名实体。该项目采用Pytorch框架实现。 以下是项目的实施步骤： 1. 数据准备：收集并整理标注好的命名实体数据集，例如CoNLL-2003数据集，并进行预处理以转换为适合模型输入的数据格式。 2. 模型构建： - BERT模块：使用预先训练的BERT模型作为输入层来捕捉文本中的上下文信息。可通过Hugging Face提供的transformers库加载和应用预训练的BERT模型。 - BiLSTM结构：在BERT之后添加双向长短期记忆网络（BiLSTM）以进一步提取特征并进行更深层次的上下文建模。 - CRF层：最后加入条件随机场（CRF）来对标签序列进行预测，优化识别效果。 3. 模型训练：将数据集划分为训练、验证和测试三个部分。利用训练集调整模型参数，并通过验证集确定最佳超参数组合以提高性能。 4. 结果评估：用独立的测试集合评价经过调优后的模型表现，计算精确度、召回率及F1分数等指标来全面衡量系统的识别能力。