医疗命名实体识别指从海量的非结构化的医疗数据中提取关键信息,为医学研究的发展和智慧医疗系统的普及提供了基础.深度学习运用深层非线性的神经网络结构能够学习到复杂、抽象的特征,可实现对数据更本质的表征.医疗命名实体识别采用深度学习模型可明显提升效果.首先,本文综述了医疗命名实体识别特有的难点以及传统的识别方法;其次,总结了基于深度学习方法的模型并介绍了较为流行的模型改进方法,包括针对特征向量的改进,针对数据匮乏、复杂命名实体识别等问题的改进;最后,通过综合论述对未来的研究方向进行展望.
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
