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基于BERT的流行病学调查信息文本的命名实体识别被引量：5: 1; 作者徐美仙谢晓尧郑欣《贵州师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第3期73-81,共9页; 为准确抽取流行病学调查信息中的关键实体,构建了基于COVID-19确诊病例流调信息文本的命名实体语料集;提出了基于BERT预训练语言模型的流行病学调查流调信息的命名实体识别方法。该方法首先通过预训练语言模型BERT根据字的上下文动态生... 展开更多; 关键词流行病学调查信息命名实体识别字向量 BERT 注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

2002-2005年华东地区家鸭中不同HA亚型低致病性禽流感病毒的分布被引量：7: 2; 作者薛峰彭宜 +2 位作者钱忠明张评浒刘秀梵《中国人兽共患病学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第9期888-889,854,共3页; 关键词禽流感病毒华东地区家鸭致病性 A亚型流行病学信息病毒学监测亚型分布; 在线阅读下载PDF 职称材料

大肠埃希菌临床菌株对氟喹诺酮类的耐药机制被引量：2: 3; 作者 Morgan-Linnell SK Becnel Boyd L +2 位作者 Steffen D 袁瑾懿王明贵《中国感染与化疗杂志》 CAS 2010年第3期193-193,共1页; 关键词氟喹诺酮类药物大肠埃希菌临床菌株耐药机制多重药物外排泵染色体突变 DNA旋转酶流行病学信息; 在线阅读下载PDF 职称材料

从“谷歌流感趋势”预测谈健康医疗大数据伦理被引量：13: 4; 作者李晓洁丛亚丽《医学与哲学》 2019年第14期5-8,共4页; "谷歌流感趋势"是企业和政府部门合作,利用大数据预测流行病趋势的一次尝试和创新。虽然有很多成功的预测,但2009年的失败案例引发诸多的伦理学反思。从"大数据的傲慢"、"个体隐私和共同隐私的权衡"、&qu... 展开更多; 关键词信息流行病学医学伦理健康医疗大数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BERT的流行病学调查信息文本的命名实体识别被引量：5: 1; 作者徐美仙谢晓尧郑欣; 机构贵州师范大学; 出处《贵州师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第3期73-81,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(61461009)。; 文摘为准确抽取流行病学调查信息中的关键实体,构建了基于COVID-19确诊病例流调信息文本的命名实体语料集;提出了基于BERT预训练语言模型的流行病学调查流调信息的命名实体识别方法。该方法首先通过预训练语言模型BERT根据字的上下文动态生成语义向量作为模型输入,通过嵌入条件随机场(CRF)的双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络模型获取输入文本序列的上下文特征,解码标注提取出相应的9个实体类型。为进一步提升实体识别效果,对模型进行改进,继续增加注意力层,实验结果显示,模型识别的F1值在94.23%的基础上又提升了1.16%。; 关键词流行病学调查信息命名实体识别字向量 BERT 注意力机制; Keywords epidemiological survey information named entity recognition word vector BERT attention mechanism; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名2002-2005年华东地区家鸭中不同HA亚型低致病性禽流感病毒的分布被引量：7: 2; 作者薛峰彭宜钱忠明张评浒刘秀梵; 机构扬州大学农业部畜禽传染病学重点开放实验室; 出处《中国人兽共患病学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第9期888-889,854,共3页; 基金农业部资助项目(农牧办[2001]83); 关键词禽流感病毒华东地区家鸭致病性 A亚型流行病学信息病毒学监测亚型分布; 分类号 R511.7 [医药卫生—内科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大肠埃希菌临床菌株对氟喹诺酮类的耐药机制被引量：2: 3; 作者 Morgan-Linnell SK Becnel Boyd L Steffen D 袁瑾懿王明贵; 出处《中国感染与化疗杂志》 CAS 2010年第3期193-193,共1页; 关键词氟喹诺酮类药物大肠埃希菌临床菌株耐药机制多重药物外排泵染色体突变 DNA旋转酶流行病学信息; 分类号 R516 [医药卫生—内科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名从“谷歌流感趋势”预测谈健康医疗大数据伦理被引量：13: 4; 作者李晓洁丛亚丽; 机构北京大学医学人文学院北京大学健康医疗大数据研究院; 出处《医学与哲学》 2019年第14期5-8,共4页; 基金 2019年北京大学健康医疗大数据国家研究院伦理与法律研究中心课题 2019年中国博士后科学基金第65批面上项目(2019M650384); 文摘 "谷歌流感趋势"是企业和政府部门合作,利用大数据预测流行病趋势的一次尝试和创新。虽然有很多成功的预测,但2009年的失败案例引发诸多的伦理学反思。从"大数据的傲慢"、"个体隐私和共同隐私的权衡"、"被动共享、算法黑箱和监督的缺失"、"大数据时代的小数据"等方面分析了"谷歌流感趋势"预测带来的伦理争论。在此基础上,政府应当引导、鼓励企业负责任地创新,对数据控制者和处理者的行为进行监督。与此同时,也应当发挥自由市场的作用,让互联网公司之间形成有效的合作机制,达到相互监督的效果。; 关键词信息流行病学医学伦理健康医疗大数据; Keywords medical informatics medical ethics biomedical big data; 分类号 R-05 [医药卫生]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于BERT的流行病学调查信息文本的命名实体识别	徐美仙谢晓尧郑欣	《贵州师范大学学报（自然科学版）》 CAS	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	2002-2005年华东地区家鸭中不同HA亚型低致病性禽流感病毒的分布	薛峰彭宜钱忠明张评浒刘秀梵	《中国人兽共患病学报》 CAS CSCD 北大核心	2006	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	大肠埃希菌临床菌株对氟喹诺酮类的耐药机制	Morgan-Linnell SK Becnel Boyd L Steffen D 袁瑾懿王明贵	《中国感染与化疗杂志》 CAS	2010	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	从“谷歌流感趋势”预测谈健康医疗大数据伦理	李晓洁丛亚丽	《医学与哲学》	2019	13	在线阅读下载PDF 职称材料