一种利用多模型融合策略的医疗命名实体识别方法

摘要

本发明涉及一种利用多模型融合策略的医疗命名实体识别方法，其技术特点是：人工标记文本中出现的医疗概念，得到训练文本集合；对训练文本集合数据进行预处理，得到分词后文本；构建分词后文本中词的词特征、词性特征和医学特征，得到词的完整编码特征；将分词后文本及词的完整编码特征分别输入到奇数个序列标注模型中进行模型学习，得到对应模型参数；根据人工指定的规则对初步标注结果进行融合，得到最终序列标注结果。本发明有效利用模型多样性和非线性建模能力提升医疗实体自动标注的准确率和查全率，可以广泛用于非数值类的医学实体标注工作，对医疗命名实体标注研究提供新指南，对推动智慧医疗具有显著的意义。