首页> 中文学位 >基于CCRF--AL方法的中文电子病历命名实体识别研究
【6h】

基于CCRF--AL方法的中文电子病历命名实体识别研究

代理获取

目录

声明

摘要

第一章绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3研究内容

1.4全文组织结构

第二章命名实体识别研究基础

2.1 CRF模型

2.2 AL方法

2.3基于中文EMR的NER难点

2.4模型性能度量方法

2.5本章小结

第三章基于实体特征CCRF模型的研究

3.1线性链CRF模型概述

3.2中文EMR文本特点研究

3.3数据标注方法研究

3.4特征研究

3.5 CCRF模型研究

3.6实验及结果分析

3.6.1实验

3.6.2结果分析

3.7本章小结

第四章基于不确定性AL方法的研究

4.1基于不确定性AL方法概述

4.2改进后的数据选择策略

4.3基于改进后AL方法的命名实体识别研究

4.4实验及结果分析

4.4.1实验

4.4.2结果分析

4.5本章小结

第五章基于CCRF-AL方法的命名实体识别研究及应用

5.1数据集

5.1.1数据预处理

5.1.2数据标注方案

5.2 CCRF模型特征模板设计

5.2.1第一层CRF模型

5.2.2第二层CRF模型

5.3基于CCRF-AL方法的命名实体识别研究

5.4实验及结果分析

5.4.1实验

5.4.2结果分析

5.5本章小结

第六章总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

致谢

研究成果及发表的学术论文

作者和导师简介

展开▼

著录项

  • 作者

    陈晓宇;

  • 作者单位

    北京化工大学;

  • 授予单位 北京化工大学;
  • 学科 计算机科学与技术
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 史晟辉;
  • 年度 2019
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类
  • 关键词

    方法; 中文; 电子病历;

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号