序列标注模型训练方法、电子病历处理方法及相关装置

摘要

本发明实施例涉及自然语言处理技术领域，提供一种序列标注模型训练方法、电子病历处理方法及相关装置，在训练预先建立的序列标注模型时，通过初始特征层输出训练样本的特征向量序列后，先将特征向量序列输入第一循环神经网络层得到特征序列，再将特征序列输入注意力层得到语义序列。也就是，先采用第一循环神经网络层捕捉序列的上下文信息，再引入注意力层进一步学习序列中的长距离特征信息，这样在利用训练得到的序列标注模型进行序列标注时，能够有效提高准确度。