TY -的A2扁,江泽民盟——梁、小君非盟-西安,Xuemei盟——他,小军盟——徐Meifang AU -戴,盛盟鑫,小君'yi盟——徐,杰盟- Yu,剑盟,Lei简帛PY - 2017 DA - 2017/07/05 TI -一个新颖的方法对中国临床医学实体识别文本SP - 4898963六世- 2017 AB -医疗实体识别,临床资料语言处理的一项基本任务，在分析英文等字母语言的入院记录中得到了广泛的研究。然而，在以中文书写的非结构文本上，或在中西医药物名称区分的背景下，所做的工作却少得多。本文提出了一种基于支持向量机的句子分类器与基于条件随机场的药物实体识别相结合的层叠式中药实体识别方法。我们假设该方法可以避免大量负面样本的副作用，提高中文录取通知书的命名实体识别性能。因此，我们将这种方法应用于324份由医学专家手工标注的中文录取通知书的测试集。数据显示，该方法对中药名称识别的准确率为94.2%，召回率为92.8%，F-measure得分为93.5%;对西药名称识别的准确率为91.2%，召回率为92.6%，F-measure得分为91.7%。与基线系统相比，f测量的差异是显著的。SN - 2040-2295 UR - https://doi.org/10.1155/2017/4898963 DO - 10.1155/2017/4898963 JF - Journal of Healthcare Engineering PB - Hindawi KW - ER -