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医疗命名实体识别的实现

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简介：
《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。

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  • 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
     
  • 基于BERT的医疗电子病历中的命名实体识别.rar
    优质
    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
     
  • pytorch-flask-deploy-webapp：基于PyTorch的医疗AI命名实体识别(NER)模型...
    优质
    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 ```
     
  • 【BERT系列】命名实体识别
    优质
    本专题聚焦于基于BERT模型的命名实体识别技术，深入探讨其原理、应用及优化方法，旨在提升自然语言处理中关键信息抽取的精度与效率。 本段落是关于BERT实战的第二篇内容，重点在于使用BERT进行命名实体识别（序列标注类任务）。准备步骤如下： 1. 环境：Python 3.7；Pytorch 1.3；Transformers库版本2.3。 2. 数据部分需要自行处理和获取。 接下来是实战的代码设置： - 学习率(lr) 设置为5e-5 - 最大序列长度(max_length) 设定为256 - 批次大小(batch_size) 选择8 - 训练轮数(epoches) 定义为20 - 是否使用GPU(cuda)，可以选择开启(True)或关闭(False) 其他参数设置如下： - 梯度最大范数(max_grad_norm): 设置为1 - 需要注意的是，warmup_s部分可能存在排版错误或者信息缺失，请检查原代码确认。
     
  • CRF命名实体识别模型
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    CRF命名实体识别模型是一种利用条件随机场算法进行自然语言处理中命名实体抽取的有效方法，广泛应用于文本挖掘与信息提取领域。 NER技术能够实现命名实体识别，可以从中找出人名、地名、年份以及组织机构名称等信息。
     
  • PyTorch LSTM-CRF: 实现命名实体识别的代码库
    优质
    本项目提供了一个基于PyTorch框架实现的LSTM-CRF模型，用于执行高效的命名实体识别任务。代码简洁易懂，适合自然语言处理研究者和开发人员参考学习。 该存储库实现了用于命名实体识别的LSTM-CRF模型。此模型与另一模型相似，只是我们省略了BiLSTM之后的最后一个tanh层。我们在CoNLL-2003和OntoNotes 5.0英文数据集上均达到了最先进的性能（请通过使用Glove和ELMo来检查我们的结果，并通过对BERT进行微调以查看其他人的结果）。此外，我们实现了允许O(log N)推断和回溯的模块。 以下是模型在不同情况下的表现： - 基于BERT的情况 + CRF：在CONLL-2003数据集上的精确度为91.69%，召回率为92.05%，F1分数为91.87%；在OntoNotes 5.0数据集上，精确度为89.57%，召回率89.45% - Roberta-base + CRF：在CONLL-2003数据集上的精确度为91.88%，召回率为93.01%，F1分数为92.44%
     
  • 基于PyTorch的Python-LatticeLSTM中文命名实体识别实现
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    本项目采用PyTorch框架实现了Python-LatticeLSTM模型，用于高效准确地进行中文文本中的命名实体识别，促进自然语言处理任务的效果提升。 Lattice LSTM中文命名实体识别采用PyTorch实现。