「中文电子病历命名实体识别」的研究与进展

论文链接：https://www.ejournal.org.cn/CN/10.12263/DZXB.20220485

海量电子病历（Electronic Medical Record，EMR）数据是支撑医疗智能化研究的重要原料，其结构化的 不完全性给有用信息抽取带来了较大困难. 自命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）成为对电子病历进行自 动化信息抽取的核心技术后，近年来受到越来越多的关注 . 鉴于中文电子病历（Chinese Electronic Medical Record， CEMR）独特的文本特征给该研究带来了诸多挑战，本文综述了中文电子病历命名实体识别的概念、相关理论模型以 及制约中文电子病历命名实体识别准确率和识别效率的主要原因，详细分析了中文电子病历命名实体识别近年来的 主要研究进展. 通过对主流模型的实验验证与深入分析，指出了现有模型的不足与改进方向。

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