基于BERT模型的糖尿病在线健康社区命名实体识别

作者：梁宇进; 符传山; 陈劲松; 陈铭; 周跃; 徐倩^*

来源：吉首大学学报(自然科学版), 2023, 44(05): 28-76.

DOI：10.13438/j.cnki.jdzk.2023.05.004

• 糖尿病
• 在线健康社区
• 命名实体识别
• BERT模型

为了解决糖尿病患者-患者在线健康社区文本实体识别中的内容异质、复杂度高、无法准确理解上下文语义等问题，构建了BERT嵌入BiLSTM-CRF模型，来识别糖尿病社区“甜蜜家园”文本中的疾病、临床表现、药物、检验、身体部位和情绪这6类实体.训练过程中，BERT-BiLSTM-CRF模型的精确率为90.83%,召回率为76.30%,综合评估指标F1达到82.93%,显示出良好的识别效果.

• 单位
  吉首大学; 中南大学