文件名称：论文研究-CRF与规则相结合的医学病历实体识别.pdf
文件大小：1.43MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 15:35:47
电子病历,病历实体,命名实体识别,条件随机场,决策树
针对电子病历结构化中命名实体识别困难的问题，提出了一种基于CRF与规则相结合的医学病历实体识别算法。该算法采用CRF进行病历实体的初始识别，然后基于规则进行病历实体识别结果优化，其中规则包括基于决策树生成的规则和临床知识规则。实验证明，该算法对病历实体进行识别时准确率及召回率分别最高达到91.03%和87.26%，满足临床中系统应用需求，同时实验表明该算法具有很好的鲁棒性和稳定性。