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医疗领域中的命名实体识别源码

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 医疗命名实体识别的实现
    优质
    《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
    优质
    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%。
     
  • 基于PyTorch的医疗命名实体识别项目代码.zip
    优质
    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 ```
     
  • 医疗领域中的物联网应用
    优质
    本项目聚焦于医疗领域的物联网技术应用，涵盖远程监控、智能诊断与个性化治疗方案等多个方面，旨在提高医疗服务效率和质量。 物联网在无线医疗领域的应用使得医疗服务更加智能化。通过结合物联网技术与无线通信手段，医疗行业能够实现更高效、便捷的服务模式。这不仅提高了患者的就医体验，也为医护人员提供了更为智能的工作环境。
     
  • 医疗领域的12B2数据集
    优质
    医疗领域的12B2数据集是专为医学研究和临床分析设计的一个大规模数据库，包含丰富的患者信息与治疗记录，旨在推动精准医疗的发展。 我有一些医疗英文数据用于实体抽取和关系抽取任务，包括Biobert数据集和i2b2 2010数据集。这些数据集中包含了很多我没有使用过的资料，希望能有所帮助。
     
  • 基于BERT的PyTorch命名实体识别（NER）源码
    优质
    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。
     
  • 医疗领域的知识图谱问答机器人
    优质
    本项目致力于研发一款专注于医疗领域的知识图谱问答机器人，通过深度学习和自然语言处理技术，为用户提供准确、专业的医学咨询与信息查询服务。 基于知识图谱的问答机器人在医疗领域的应用可以参考相关文献或研究报告。这类系统通过构建大规模的知识库来回答用户提出的医学问题，提高医疗服务效率与准确性。详细内容可查阅有关资料进行了解。