命名实体识别相关论文
随着社会的发展和科技的进步,互联网快速普及,全球数据呈现爆发增长和海量交互的特点。其中电子文档由于可以承载大量信息,在企业......
产品需求贯穿了企业的整个产品开发过程,是产品开发成败的关键因素,决定了产品在市场竞争中能否获得相对优势。随着互联网的快速发......
随着交通信息化的快速发展和公众服务要求的不断提高,交通运输行业政府部门对交通数据的共享、保密要求越来越迫切。数据分级作为......
随着信息技术的迅速发展,各种各样的应用软件已经融入到人们的工作与生活中,人们对于软件功能的需求也在日益增多。开发一套符合用......
网络威胁情报实体识别是网络威胁情报分析的关键，针对传统词嵌入无法表征一词多义而难以有效识别网络威胁情报实体关键信息，同时面临......
随着互联网的不断发展,网络数据增长迅速,其中包含了大量有关食品安全的文本数据,这些以自然语言型式记录的非结构化食品安全文本......
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，然而电子病历文本数据的半结构化甚至无结构化特......
针对传统命名实体识别方法不适用于中医领域，提出一种适用于中医领域的命名实体识别方法。在医古文数据集上的结果证明，所提出的模型......
[目的]对基于神经网络的中文医学文本命名实体识别模型进行分解，研究符号表示层和上下文编码层中基础神经网络模块功能以及多神经网......
中文电子病历的命名实体识别是临床医疗领域中文本信息挖掘的重要任务之一，而中文电子病历有着较为独特的文本结构以及词语分布，但通......
期刊
文献遗产反映国家、民族的群体记忆和身份，对国家形象的塑造和传播影响深远，然而学界并未从本体构建视角有意识地审视文献遗产的利用......
期刊
根据纪检监察领域的任务需求，构建了纪检监察事件语料库为数据集，使用BIOES序列标注方法标记该数据集的实体，并提出BiLSTM-CRF（双向长......
为提取灾害性新闻中的基本要素，迅速掌握灾害事件信息和发展趋势，将目标分类和命名实体识别（named entity recognition, NER）相结合，提......
近年来,随着工作生活节奏的不断加快,民众的生存压力也愈来愈大,与之伴随的是我国国民心理健康问题日益凸显。虽然互联网中存在着......
在核电领域的知识管理过程中，需要使用命名实体识别技术抽取高质量语义实体，以进行核电领域文本的智能分析和处理。在现有研究的基础......
化学工业作为基石产业在推动我国的经济发展中具有重要的作用,但化学化工事故的频发,也造成了巨大财产损失和人身伤害。因此,采用......
近年来，由于Transformer模型中应用的多头注意力机制能够有效地捕获较长的上下文信息，基于Transformer的模型已经成为主流方法。尽管......
在用电安全领域，存在着大量数据、知识未得到充分挖掘和利用，构建领域知识图谱不仅可以实现用电安全知识的整合，还能极大地提高电力行......
随着深度学习的发展，基于深度学习的命名实体识别抽取过程中，作为基础步骤的预训练模型也愈发受到重视。中文预训练语言模型能够更好......
【目的】对中文脑卒中电子病历特点进行分析,制定其命名实体标注规范,构建脑卒中专病的电子病历命名实体语料库,并借助预训练模型......
电子病历命名实体识别是医疗领域信息化建设的重要前提任务,但由于电子病历本身较高的数据敏感性和标注困难性,目前公开可用的数据......
随着大数据时代的到来,互联网上的各种信息以及各式各样的搜索引擎层出不穷,民众可以快速借助电脑或智能手机随时随地搜索自己想学......
近年来,随着互联网大数据时代的信息井喷式增长,传媒等垂直领域知识需求不断增长,其垂直领域知识图谱构建及其问答系统已经成为了......
为提高中文电子病历中命名实体识别模型鲁棒性和准确性，为此提出一种基于BERT模型融入对抗网络的中文电子命名实体识别模型，该方法使......
当前社会,随着线上线下教育市场的不断拓展,各类考试的需求不断增加。然而,传统人工阅卷方法由于成本高、耗时长、统计慢,已无法满......
糖尿病是一种常见疾病。基于糖尿病的相关医疗知识问答系统会引导糖尿病患病人群科学的治疗和缓解糖尿病病症,指导糖尿病患者加强......
癫痫病相关论文缺乏命名实体识别和关系抽取任务的标注数据，命名实体识别和关系抽取模型无法用常规方法训练。为解决该问题，针对癫痫......
随着电网结构日渐复杂，电网新设备启动愈来愈多，依赖电网运行人员手工编制启动方案无法满足电网智能管理需求。基于大量历史电网新设......
随着人工智能以及互联网技术的高速发展,教育行业正在经历着前所未有的改革和创新,在各类的教育信息系统中已经积累了大量的教育数......
命名实体识别是自然语言处理任务的一项非常基础的任务，涉及我们日常生活中很多领域。而地理位置实体识别又是命名实体识别的子任务......
命名实体识别是自然语言处理中的基本任务。目前中文电子病历命名实体识别研究没有考虑到医疗文本结构复杂、数据集实体类型分布不......
随着人均GDP越来越高,大量的人投身于金融市场,但快速精确的获取所需信息却是一个难题。因为对传统搜索引擎而言,用户输入问题后,......
知识图谱作为一种高效的结构化数据存储形式,能够为自然语言处理的下游应用提供有力的数据支持,来满足人们日益增长的需求。非结构......
【目的】解决中文电子病历实体识别中存在的一词多义、词识别不全等问题。【方法】采用深度学习模型RoBERTa-WWM-BiLSTM-CRF，改善中......
随着互联网信息的爆发式增长,传统搜索引擎很难满足用户精确检索信息的需求。问答系统将问题进行语义化分类,能够更准确直观的返回......
对雷达装备故障原因文本的分析，有助于定位故障部位，便于装备维修，分析装备性能。利用知识图谱技术对雷达故障原因文本进行知识抽取、......
为了解决汽车生产设备故障领域中文命名实体识别存在实体类别复杂、传统词向量无法解决一词多义等问题，本文提出一种基于BERT的汽车......
在医疗领域中，实体识别能够从大规模电子病历文本中提取有价值信息，由于缺乏定位实体边界的特征以及存在语义信息提取不完整等问题，中......
[目的/意义]智慧医养由医养结合演进而来，是交叉融合智慧养老和智慧医疗而成的新兴理念，在我国社会老龄化程度不断加深的当下，智慧医......
针对低资源语言缺少标签数据，而无法使用现有成熟的深度学习方法进行命名实体识别（NER）的问题，提出基于句级别对抗生成网络的跨语言命......
【目的】提出基于RoBERTa-wwm动态融合的实体识别模型，提高中文电子病历实体识别效果。【方法】将预训练语言模型RoBERTa-wwm各Tran......
运用网络信息资源构建知识库以提供知识答疑服务，有助于汽车企业或第三方平台获取竞争优势。本研究通过汽车运维专家系统集成建模，提......
知识图谱是一种用图结构建模事物及事物间联系的数据表示形式，是实现认知智能的重要基础，得到了学术界和工业界的广泛关注.知识图谱......
行业人物命名实体识别是为了从行业人物语料中抽取出有效的实体信息，是深度挖掘行业人物信息资源的基础性和关键性任务。但主流的命......
目的：提出一种基于医疗知识图谱的BERT-BiLSTM-CRF命名实体识别模型（MKG-BERT-BiLC），用于解决BERT类语言模型在处理医疗电子病历命名实......
知识图谱被认为是连接感知智能和认知智能的技术桥梁，近些年被广泛应用于互联网、金融、制造等领域。数字媒体资产管理是媒体行业的......
随着物联网技术的飞速发展,互联网的用户们每时每刻都在创造着海量的网络信息。如何快速的从海量信息中获得需要的内容,这就要使用......
