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中国科学院新疆理化技术研究所专利： 公共医疗卫生命名实体识别与实体链接方法、装置、电子设备及存储介质
中国科学院新疆理化技术研究所 专利 公共医疗卫生 命名实体识别 实体链接 存储介质
2024/1/2
本发明公开了一种公共医疗卫生命名实体识别与实体链接的方法、装置、电子设备以及存储介质，包括：获取多个中文命名实体识别数据集，并训练得到一个群模型；通过实施特定的迁移学习方法得到一个细粒度的命名实体识别模型；抽取面向公共卫生与医疗知识图谱中的实体，并利用实体字符序列构建字典树实体匹配模型；将输入文本的多源字符序列表示输入到上述多种模型中得到识别出的命名实体集合，并将集合中的实体链接到知识图谱中的某一...
本发明公开了一种公共医疗卫生命名实体识别与实体链接的方法、装置、电子设备以及存储介质，包括：获取多个中文命名实体识别数据集，并训练得到一个群模型；通过实施特定的迁移学习方法得到一个细粒度的命名实体识别模型；抽取面向公共卫生与医疗知识图谱中的实体，并利用实体字符序列构建字典树实体匹配模型；将输入文本的多源字符序列表示输入到上述多种模型中得到识别出的命名实体集合，并将集合中的实体链接到知识图谱中的某一...
中英命名实体识别及对齐中的中文分词优化
分词 命名实体识别 双语对齐 机器翻译
2014/3/12
中文分词结果对中英命名实体识别及对齐有着直接的影响,本文提出了一种命名实体识别及对齐中的中文分词优化方法.该方法利用实体词汇的对齐信息,首先修正命名实体识别结果,然后根据实体对齐结果调整分词粒度、修正错误分词.分词优化后的结果使得双语命名实体尽可能多地实现一一对应,进而提高中英命名实体翻译抽取和统计机器翻译的效果.实验结果表明了本文优化方法的有效性.
生物医学命名实体识别的研究与进展
命名实体识别 文本挖掘 特征选择 机器学习
2010/3/1
为直接高效地获取文献中的知识，命名实体识别用来识别文本中具有特定意义的实体。这是应用文本挖掘技术自动获取知识的关键的第一步，因此受到日益广泛的关注。主要从评测方法、特征选择、机器学习方法和后期处理等方面介绍了近年来生物医学命名实体识别方面的主要研究方法及成果，并对目前各方面存在的问题进行了分析和讨论，最后对该领域的研究前景进行了展望。
基于条件随机域的生物命名实体识别
生物命名实体识别 条件随机域 隐马尔科夫模型
2009/11/26
提出一种基于条件随机域模型的生物命名实体识别方法，结合单词构词特性以及距离依赖特性，在JNLPBA的GENIAV3.02数据上进行实验，测试结果表明，引入距离依赖后，系统的识别性能比只利用单特性的条件随机域方法提高2.54%，可获得较好的识别效果，提高了系统的识别效率。
基于多层条件随机场的中文命名实体识别
条件随机场 命名实体识别 命名实体
2009/7/17
命名实体识别属于自然语言处理的基础研究领域，是信息抽取、信息检索、机器翻译、组块分析、问答系统等多种自然语言处理技术的重要基础。主要研究中文命名实体中对复杂地名和复杂机构名的识别，提出一种基于多层条件随机场的命名实体识别的方法。对大规模真实语料进行开放测试，两项识别的召回率、准确率和F值分别达到91.95%、89.99%、90.50%和90.07%、88.72%、89.39%。
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