检索结果-南通市图书馆

农业机械学报 2020年第S2期51卷 335-343页

作者：郭旭超唐詹刁磊周晗李林中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题,以农业病虫害文本为研究对象,提出一种基于部首嵌入和注意力机制的农业病虫害命名实体识别模型(Chinese agricult... 详细信息

为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题,以农业病虫害文本为研究对象,提出一种基于部首嵌入和注意力机制的农业病虫害命名实体识别模型(Chinese agricultural diseases and pests named entity recognition with joint radical-embedding and self-attention,RSADP)。首先,该模型将部首嵌入集成到字符嵌入中作为输入,用以丰富语义信息。其中,针对部首嵌入设计了3种特征提取策略,即卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)、双向长短时记忆网络(Bidirectional long short-term memory network,BiLSTM)和CNNBiLSTM;其次,采用多层不同窗口尺寸的CNNs层提取不同尺度的局部上下文信息;然后,在BiLSTM提取全局序列特征的基础上,采用自注意力机制进一步增强模型提取更长距离依赖的能力;最后,采用条件随机场(Conditional random field,CRF)联合识别实体边界和划分实体类别。在包含11个类别和24715条标注样本的农业病虫害自制语料上进行了实验。结果表明,本文模型RSADP在该数据集上精确率、召回率和F1值分别为94.16%、94.47%和94.32%;在具体实体类别上,RSADP在作物、病害、虫害等易识别实体上F1值高达95.81%、97.76%和97.23%。同时,RSADP在草害、病原等难以识别实体上F1值仍保持86%以上。实验结果表明,本文所提模型能够有效识别农业病虫害命名实体,其识别精度优于其他模型,且具有一定的泛化性。

关键词：农业病虫害命名实体识别部首嵌入自注意力机制双向长短时记忆网络卷积神经网络

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基于BRL神经网络模型的名家医案实体识别

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中国实验方剂学杂志 2024年

作者：杨航彭叶辉杨伟王嘉恒赵志伟徐文源李钰欣朱彦刘丽红湖南科技大学数学与计算科学学院中国中医科学院中医临床基础医学研究所中国中医科学院中医药信息研究所

目的：为提高医案文本中命名实体的识别准确率，实现对医案知识的有效挖掘和利用，针对医案文本的特点，构建了一种融合了Bert、部首及关联词嵌入的神经网络模型——Bert-Radical-Lexicon（BRL）神经网络模型识别医案实体。方法：从《... 详细信息

目的：为提高医案文本中命名实体的识别准确率，实现对医案知识的有效挖掘和利用，针对医案文本的特点，构建了一种融合了Bert、部首及关联词嵌入的神经网络模型——Bert-Radical-Lexicon（BRL）神经网络模型识别医案实体。方法：从《中华历代名医医案全库》中选取了408篇与高血压相关的医案，并通过人工标注构建了一个包含1 672条医案语料的数据集。随后，将这些语料随机分为三个子集：训练集（1004条）、测试集（334条）和验证集（334条）。以此为基础，构建了融合多种医案文本特征的BRL模型，及其变体模型BRL-B、BRL-L、BRL-R，以及一个基线模型BASE进行实验。在模型训练阶段，利用训练集对上述模型进行了训练，为了减少过拟合的风险，在训练过程中持续监控各模型在验证集上的表现，并保存了效果最优的模型。最后，在测试集上评估了这些模型的性能。结果：与其他模型比较，BRL模型在医案命名实体识别任务中的性能最优，对疾病、症状、舌象、脉象、证候、治法、方剂及中药共8类实体的整体识别精确率为90.09%，召回率为90.61%，F1值为90.35%。BRL模型相比于基础模型，对实体识别的整体F1值提升了5.22%，其中对脉象实体F1值提升幅度最大，提升了6.92%。结论：通过在嵌入层融入多种医案文本特征，BRL神经网络模型具有更强的命名实体识别能力，进而提取更准确可靠的中医临床信息。

关键词：命名实体识别预训练模型部首嵌入关联词嵌入名家医案

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