中文电子病例命名实体识别项目_ccks2018中文命名实体识别

MedicalNamedEntityRecognition

Medical Named Entity Recognition implement using bi-directional lstm and crf model with char embedding.CCKS2018中文电子病例命名实体识别项目,主要实现使用了基于字向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络.该项目提供了原始训练数据样本(一般项目,出院情况,病史情况,病史特点,诊疗经过)与转换版本,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究.把玩和PK使用.
项目地址:https://github.com/liuhuanyong/MedicalNamedEntityRecognition

项目介绍

电子病历结构化是让计算机理解病历、应用病历的基础。基于对病历的结构化，可以计算出症状、疾病、药品、检查检验等多个知识点之间的关系及其概率，构建医疗领域的知识图谱，进一步优化医生的工作.
CCKS2018的电子病历命名实体识别的评测任务，是对于给定的一组电子病历纯文本文档，识别并抽取出其中与医学临床相关的实体，并将它们归类到预先定义好的类别中。组委会针对这个评测任务，提供了600份标注好的电子病历文本，共需识别含解剖部位、独立症状、症状描述、手术和药物五类实体。
领域命名实体识别问题自然语言处理中经典的序列标注问题, 本项目是运用深度学习方法进行命名实体识别的一个尝试.

实验数据

一, 目标序列标记集合
O非实体部分,TREATMENT治疗方式, BODY身体部位, SIGN疾病症状, CHECK医学检查, DISEASE疾病实体,
二, 序列标记方法
采用BIO三元标记

self.class_dict ={
                 'O':0,
                 'TREATMENT-I': 1,
                 'TREATMENT-B': 2,
                 'BODY-B': 3,
                 'BODY-I': 4,
                 'SIGNS-I': 5,
                 'SIGNS-B': 6,
                 'CHECK-B': 7,
                 &#
1
2
3
4
5
6
7
8
9