针刺临床文献自然语言处理中术语的智能化标注和抽取方法

刘华云; 韩晨静; 熊婕; 李海燕; 雷蕾; 刘保延

doi:10.13703/j.0255-2930.20211107-k0002

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针刺临床文献自然语言处理中术语的智能化标注和抽取方法

思路与方法 | 更新时间：2023-05-10

- 针刺临床文献自然语言处理中术语的智能化标注和抽取方法
- Automatic labeling and extraction of terms in natural language processing in acupuncture clinical literature
- 中国针灸 2022年42卷第3期页码：327-331
- 作者机构：
  
  1. 天津中医药大学研究生院
  2. 中国中医科学院中医药信息研究所
  3. 中国中医科学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  北京市中医管理局-北京中医药科技发展资金项目：JJ-2020-86;中国中医科学院科技创新工程项目：CI2021A00501
- DOI：10.13703/j.0255-2930.20211107-k0002
  中图分类号：
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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刘华云, 韩晨静, 熊婕, 等. 针刺临床文献自然语言处理中术语的智能化标注和抽取方法[J]. 中国针灸, 2022,42(3):327-331.

Automatic labeling and extraction of terms in natural language processing in acupuncture clinical literature[J]. Chinese Acupuncture and Moxibustion, 2022, 42(3): 327-331.
刘华云, 韩晨静, 熊婕, 等. 针刺临床文献自然语言处理中术语的智能化标注和抽取方法[J]. 中国针灸, 2022,42(3):327-331. DOI： 10.13703/j.0255-2930.20211107-k0002.

Automatic labeling and extraction of terms in natural language processing in acupuncture clinical literature[J]. Chinese Acupuncture and Moxibustion, 2022, 42(3): 327-331. DOI： 10.13703/j.0255-2930.20211107-k0002.

摘要

分析针刺临床文献术语识别任务的特殊性，对比目前应用于中医药领域的3种命名实体识别（NER方法的优缺点，认为双向长短期记忆神经网络-条件随机场模型（Bi LSTM-CRF）能结合上下文信息，利用较少的特征规律完成NER，适合针刺临床文献的术语识别。在此模型基础上，提出针刺临床文献术语识别流程主要包括文献预处理、序列标注、模型训练及效果评价4个方面，为针刺临床文献术语结构化提供思路。

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针刺临床文献自然语言处理中术语的智能化标注和抽取方法

Automatic labeling and extraction of terms in natural language processing in acupuncture clinical literature

DOI：10.13703/j.0255-2930.20211107-k0002

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