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基于BiLSTM-CRF网络的中文电子病历命名实体识别
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- 电子病历实体命名识别☆37Updated 6 years ago
- 面向中文电子病历的命名实体识别☆186Updated 5 years ago
- The word2vec-BiLSTM-CRF model for CCKS2019 Chinese clinical named entity recognition.☆75Updated 5 years ago
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- 中文电子病历命名实体识别☆60Updated 5 years ago
- 包含传统的基于统计模型(CRF)和基于深度学习(Embedding-Bi-LSTM-CRF)下的医疗数据命名实体识别☆223Updated 5 years ago
- 本项目是针对医疗数据,进行命名实体识别。项目中有600份标注好的电子病历文本,共需识别含解剖部位、独立症状、症状描述、手术和药物五类实体。该领域的命名实体识别问题是自然语言处理中经典的 序列标注问题。☆153Updated 6 years ago
- 基于知识图谱的问答系统☆72Updated 6 years ago
- 基于条件随机场的医疗电子病例的命名实体识别☆113Updated 7 years ago
- 根据自己搭的 LTP 服务器,实现:分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标、命名实体的抽取:人名,地名,机构名、三元组的抽取:主谓宾,动宾关系,介宾关系,(实体1,关系,实体2)☆144Updated 7 years ago
- NER and RE in medical insurance。用于医疗领域的知识图谱构建,通过DL中的相关算法,实现领域实体的命名实体识别和关系抽取。☆63Updated 5 years ago
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- 医疗图谱,Python前期数据抓取与处理,后期配合neo4j实现图谱构造与实体搜索。☆55Updated 6 years ago
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- multi-label,classifier,text classification,多标签文本分类,文本分类,BERT,ALBERT,multi-label-classification☆141Updated 3 years ago
- 实体识别和关系抽取的联合模型☆124Updated 6 years ago
- 限定领域的三元组抽取的一次尝试,本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试。☆133Updated 2 years ago
- 利用ALBERT实现文本二分类,判别是否属于政治上的出访类事件,提升模型训练和预测速度。☆75Updated 2 years ago
- CCKS 2020:新冠知识图谱构建与问答评测(四)新冠知识图谱问答评测☆218Updated 4 years ago
- 构建医疗实体识别的模型,包含词典和语料标注,基于python构建☆343Updated 7 years ago
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- 文本分类的目前测试效果较好的算法☆57Updated 5 years ago
- CCKS2019中文命名实体识别任务。从医疗文本中识别疾病和诊断、解剖部位、影像检查、实验室检验、手术和药物6种命名实体。现已实现基于jieba和AC自动机的baseline构建、基于BiLSTM和CRF的序列标住模型构建。bert的部分代码主要源于https://gith…☆354Updated 2 years ago