医疗实体识别是医疗智能化的基础，随着国内首个公开电子病历数据集——依渡云数据集的发布，国内对于电子病历实体识别的研究也逐渐增多。然而医渡云实体数据集标注的疾病类别粒度过粗，未包含应有的语义修饰信息，这不利于后续的数据挖掘。论文在医渡云数据集的基础上将原有疾病标签实体改为包含语义信息的多标签实体。并提出一种ALBERT-BiLSTM-Attention-CRF模型，提高了识别精度。实验表明，该模型优于主流模型。
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