基于《伤寒论》的命名实体识别研究

作者：王菁薇; 肖莉; 骆嘉伟; 晏峻峰

来源：计算机与数字工程, 2021, 49(08): 1584-1587.

• 《伤寒论》
• 命名实体识别
• ALBERT

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化。该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比。五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37%,86.84%和86.02%,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6%和3%。实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘。

• 单位
  湖南大学; 湖南中医药大学