下载此文档

基于机器学习的药名实体识别及药物关系抽取的中期报告.docx


文档分类:办公文档 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【基于机器学习的药名实体识别及药物关系抽取的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于机器学习的药名实体识别及药物关系抽取的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于机器学****的药名实体识别及药物关系抽取的中期报告一、研究背景药品与医疗事业在近年来逐渐受到社会重视,尤其是在病人数量和病情复杂度增加的情况下,有必要提高医疗服务的效率和准确性。药名实体识别与药物关系抽取是医疗信息处理中的重要一环,其目的是自动化地从医学文本中识别出药品名称和药物关系,为医生提供更好的辅助决策支持。传统的药名实体识别与药物关系抽取技术多采用规则匹配或者基于词典的方法,由于医学文本的无结构性、语言的复杂性和多样性,导致传统方法的识别率和抽取质量有限。机器学****技术在自然语言处理中的广泛应用吸引着越来越多的注意。与传统方法不同,机器学****依赖于从数据中学****模式,它不需要手动编写规则或依赖于人工构建的词典。机器学****模型在处理大量的未知语言数据时具有较强的自适应能力和泛化能力,因此在药名实体识别和药物关系抽取方面的效果也越来越受到关注。二、研究目的本研究旨在基于机器学****技术实现药名实体识别和药物关系抽取,提高医学文本处理的效率和准确性。三、研究内容和进展目前,我们已经完成了如下研究内容:(1)数据采集我们采集了一批具有代表性的中文医学文本,包括病历记录、医疗报告和科研论文等各种类型的文本。(2)数据预处理我们对采集的文本进行了预处理,包括中文分词、词性标注、去除停用词、命名实体识别等步骤,以提高后续特征提取和模型训练的效果。(3)特征提取我们采用了多种特征提取方法,包括词袋模型、局部语义分析(LSA)、分布式词向量(word2vec)等,以获得文本的有用信息。(4)模型选择和训练我们选择了多种机器学****算法进行实验比较,包括SVM(支持向量机)、CRF(条件随机场)、LSTM(长短时记忆网络)等。通过对不同数据集上的实验结果进行比较,我们得出了最佳模型。(5)结果评估我们采用了多种性能评估指标,包括精确率、召回率和F1值等,评估了所提出方法的性能,实验结果表明,我们的方法在药名实体识别和药物关系抽取方面都取得了较好的结果。四、未来工作计划未来,我们将进一步完善和优化研究内容,包括优化特征提取方法、研究模型深度学****算法、增加语料库规模等,以进一步提高药名实体识别和药物关系抽取的精度和效率。

基于机器学习的药名实体识别及药物关系抽取的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuwk
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-04-13