版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 详情

基于Lattice LSTM的中医药古文献命名实体识别与应用研究

认领
导出
Link by 中国知网学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
作者:
曾江峰;庞雨静;高鹏钰;冯昌扬
作者机构:
[冯昌扬] 华中师范大学信息管理学院 湖北 武汉 430079
北京理工大学管理与经济学院 北京 100081
[冯昌扬] 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室 北京 100038
[高鹏钰; 曾江峰] 华中师范大学
[庞雨静] 北京理工大学
语种:
中文
关键词:
中医药古文献;命名实体识别;知识图谱
关键词(英文):
Lattice LSTM
期刊:
情报工程
ISSN:
2095-915X
年:
2023
卷:
9
期:
05
页码:
112-122
基金类别:
21YJC870002:教育部人文社会科学研究项目 2022010801020287:武汉市知识创新专项项目 :富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室开放基金项目
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
信息管理学院
摘要:
[目的/意义]为进一步提升中医药古文献命名实体识别的准确性,以信息化手段辅助现代中医学者进行医学诊断与临床决策,促进中医学的传承与创新.[方法/过程]提出一种集成字符与词汇信息的中医药古文献命名实体识别的Lattice LSTM模型,对《伤寒论》的疾病、证候、方剂、症状和药材五类实体进行抽取;在抽取出的实体基础上,人工提取实体间关系,利用Neo4j搭建了中医药知识图谱;最后以新冠肺炎为例,在图谱上完成相关检索.[结果/结论]实验结果表明,Lattice LSTM在中医术语识别上性能最优,F1值达到95.66%,比主流模型BiLSTM-CRF提升了1.68%,可用于中医药古文献的实体识别;搭建的中医药知识图谱也验证了主模...
摘要(英文):
[Objective/Significance]In order to further improve the accuracy of named entity recognition in ancient Chinese medicine literatures,using information tools to assist modern Chinese medicine practitioners in medical diagnosis and clinical decision-making,promote the inheritance and innovation of traditional Chinese medicine.[Methods/Processes]This paper proposes a named entity recognition model of ancient Chinese medicine literatures called Lattice LSTM model that integrates character information and lexical information to extract five entities:disease,syndrome,prescription,symptom and medicin...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com