基于有监督学习的医疗实体抽取方法研究

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6、nceandTechnologyWuhan,Hubei430081,P.R.ChinastMay21,2016摘要实体抽取是识别文本中具有特定意义的实体，是将文本结构化的基础，作为快速获取重要信息的自动化工具被应用于多个领域，其在自然语言处理领域中已经相当成熟，随着电子医疗文本急剧增加，医疗实体抽取在医疗领域的应用越来越受到关注。然而，针对医疗领域的专业术语，通用实体抽取方法普遍存在准确率不高的问题。本文在基于术语表抽取医疗实体的基础上，研究了如何提高医疗实体抽取准确率的方法，主要是从术语表和规则相结合的方法到监督学习方法。本文

7、重点分析了机器学习模型的选择和特征集的选取，从而达到更高效抽取医疗实体的目的。本文主要使用了基于术语表和规则匹配、支持向量机和条件随机场一系列进行医疗实体抽取的方法。在实体识别阶段，通过比较现有的识别方法和模型，采用了“术语表和规则相结合”进行实验对比；进而采用监督学习方法，对医疗文本提取特征，构建特征模板，分别基于SVM模型和CRF模型对医疗实体进行抽取，再次进行实验对比。实验结果采用准确率、召回率、F值和正确率四种标准进行评估，实验结果表明，基于条件随机场的医疗实体抽取方法的结果较为理想。关键词：实体抽取；医疗领域；条件随机

8、场；支持向量机；语言规则IAbstractTheentityextractionistorecognizeentitiesthathavespecialmeaninginthetext,andthebasisofstructuringthetext.Entity