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基于全局指针限定窗口的中文医学实体识别
1
作者
仇家康
张卫山
+2 位作者
陈涛
张宝宇
朱宜昌
《计算机工程与设计》
2025年第9期2586-2591,共6页
针对中文医学文本复杂嵌套实体难以处理的问题,提出一种基于全局指针限定窗口的中文医学实体识别模型。该模型通过医疗领域自适应预训练和新词挖掘,学习并适应医疗领域的特定数据分布。使用全局指针网络解码,并引入实体限定窗口,有效减...
针对中文医学文本复杂嵌套实体难以处理的问题,提出一种基于全局指针限定窗口的中文医学实体识别模型。该模型通过医疗领域自适应预训练和新词挖掘,学习并适应医疗领域的特定数据分布。使用全局指针网络解码,并引入实体限定窗口,有效减少长冗余负样本对模型训练的干扰。为降低模型对样本顺序的敏感性,采用最优自蒸馏策略,使模型学习到更高质量的知识和特征表示。实验结果表明,该模型在4个公开数据集上的性能均显著高于基线模型。
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关键词
实体识别
中文医学
模型蒸馏
文本挖掘
全局指针
神经网络
深度学习
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职称材料
题名
基于全局指针限定窗口的中文医学实体识别
1
作者
仇家康
张卫山
陈涛
张宝宇
朱宜昌
机构
中国石油大学(华东)青岛软件学院、计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
2025年第9期2586-2591,共6页
基金
国家自然科学基金项目(62072469)。
文摘
针对中文医学文本复杂嵌套实体难以处理的问题,提出一种基于全局指针限定窗口的中文医学实体识别模型。该模型通过医疗领域自适应预训练和新词挖掘,学习并适应医疗领域的特定数据分布。使用全局指针网络解码,并引入实体限定窗口,有效减少长冗余负样本对模型训练的干扰。为降低模型对样本顺序的敏感性,采用最优自蒸馏策略,使模型学习到更高质量的知识和特征表示。实验结果表明,该模型在4个公开数据集上的性能均显著高于基线模型。
关键词
实体识别
中文医学
模型蒸馏
文本挖掘
全局指针
神经网络
深度学习
Keywords
named entity recognition
Chinese medical
model distillation
text mining
global pointer
neural network
deep learning
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于全局指针限定窗口的中文医学实体识别
仇家康
张卫山
陈涛
张宝宇
朱宜昌
《计算机工程与设计》
2025
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