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融合词汇增强和跨度方法的中医药命名实体识别
1
作者
叶青
赖煊
+1 位作者
程春雷
杨琴
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第17期222-231,共10页
中医药命名实体识别旨在从非结构化的中医药文本中识别出相应的实体及其类别,采用人工识别效率不高。然而,传统的中文命名实体识别模型缺少中医药文本中的特征信息且一般采用序列标注方式解码,无法解决中医药实体识别中突出存在的实体...
中医药命名实体识别旨在从非结构化的中医药文本中识别出相应的实体及其类别,采用人工识别效率不高。然而,传统的中文命名实体识别模型缺少中医药文本中的特征信息且一般采用序列标注方式解码,无法解决中医药实体识别中突出存在的实体边界识别模糊和实体嵌套性错误等问题。为解决上述问题,提出融合词汇增强与跨度方法的中医药命名实体识别模型TCM-NER来提升实体识别性能。根据词汇匹配获得文本中的词汇信息并利用相对位置构建中医药文本词格结构;通过特征提取模块分别提取字、词汇和相对位置编码向量;采用FLAT(flatlattice Transformer)模型进行特征整合,从而获得<字-词汇-跨度>混合特征,提高模型边界识别性能;将混合特征输入双仿射分类器预测实体及其类别。实验结果表明,TCM-NER模型在两个中医药数据集的Micro-F1值分别达到了70.53%和75.91%,证明了该模型在中医药实体识别中的实用价值。
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关键词
词汇增强
跨度方法
命名实体识别
中医药(TCM)
双仿射分类器
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职称材料
题名
融合词汇增强和跨度方法的中医药命名实体识别
1
作者
叶青
赖煊
程春雷
杨琴
机构
江西中医药大学计算机学院
江西中医药大学中医人工智能重点研究室
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第17期222-231,共10页
基金
国家自然科学基金(82260988)
江西省自然科学基金(20224BAB206102)
江西中医药大学校级科技创新团队发展计划(CXTD22015)。
文摘
中医药命名实体识别旨在从非结构化的中医药文本中识别出相应的实体及其类别,采用人工识别效率不高。然而,传统的中文命名实体识别模型缺少中医药文本中的特征信息且一般采用序列标注方式解码,无法解决中医药实体识别中突出存在的实体边界识别模糊和实体嵌套性错误等问题。为解决上述问题,提出融合词汇增强与跨度方法的中医药命名实体识别模型TCM-NER来提升实体识别性能。根据词汇匹配获得文本中的词汇信息并利用相对位置构建中医药文本词格结构;通过特征提取模块分别提取字、词汇和相对位置编码向量;采用FLAT(flatlattice Transformer)模型进行特征整合,从而获得<字-词汇-跨度>混合特征,提高模型边界识别性能;将混合特征输入双仿射分类器预测实体及其类别。实验结果表明,TCM-NER模型在两个中医药数据集的Micro-F1值分别达到了70.53%和75.91%,证明了该模型在中医药实体识别中的实用价值。
关键词
词汇增强
跨度方法
命名实体识别
中医药(TCM)
双仿射分类器
Keywords
lexical enhancement
span method
named entity recognition
traditional Chinese medicine(TCM)
biaffine classifier
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合词汇增强和跨度方法的中医药命名实体识别
叶青
赖煊
程春雷
杨琴
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
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