加勒比海鲜
加勒比海鲜

基于词典信息增强的中文医疗领域NER

本文基于文章：Neural Chinese Medical Named Entity Recognition with Dictionary Knowledge

  • 研究背景
  • 前人的解决方式
  • 模型核心思想
  • 具体实现细节
  • 实验结果
  • 结论
研究背景

TODO

前人的解决方式

TODO

模型核心思想

在普通的BiLSTM+CRF的NER框架基础上，加入针对中文的额外编码方式和医学领域词典信息，进一步增强了模型的表现。

具体实现细节
模型总框架
  • 亮点1:
    除了character embedding外，增加了中文偏旁编码和拼音编码的方式，将所有embedding方式concat，然后输入编码器。
  • 亮点2:
    利用NER词典进行增强。
    词典示例如下：

“下肢”：body parts
“水肿”：symptom
...

增强方式分为两种：模式匹配和共同训练
1. 模式匹配
基于准确的模式匹配，直接得到input sentence的 Term Matching Embedding，加入joint embedding集合。
2.共同训练
由于文本中某些信息和dictionary中是同一个意思，但是不完全相同，模式匹配无法匹配到，因此采用共同训练的方式，即通过训练使CNN layer学到词典中NER的knowledge。

实验结果

TODO

结论

TODO

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