在中药实体识别中，如何有效结合人工智能技术，从药品说明书中提取并分类关键信息，如药品名称、适应症、剂量、不良反应等？请结合《中药说明书实体识别模型与知识图谱数据集发布》资源给出详细解答。

在中药领域中，实体识别技术被广泛应用于药品说明书的解析，以提取与药品相关的各类关键信息。具体来说，我们可以使用基于深度学习的命名实体识别模型来实现这一目标。目前，针对中药实体识别的深度学习模型主要分为以下步骤：

参考资源链接：[中药说明书实体识别模型与知识图谱数据集发布](https://wenku.csdn.net/doc/22ha61zmsj?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据准备：首先需要收集和构建一个包含大量中药说明书文本的数据集。这个数据集应涵盖各类药品说明书，需要人工进行详细标注，将药品名称、适应症、剂量、不良反应等关键信息标注为相应的实体类别。

2. 模型选择：对于实体识别任务，通常采用双向长短时记忆网络（BiLSTM）配合条件随机场（CRF）层的模型架构。BiLSTM具有良好的上下文特征提取能力，而CRF层则能够利用标签之间的依赖关系，优化序列标注的结果。

3. 特征提取：将文本通过词嵌入（Word Embeddings）转换为向量表示，然后输入到BiLSTM网络中。通过BiLSTM，模型能够学习到文本中的序列信息和深层次语义特征。

4. 模型训练与优化：使用标注好的数据集训练模型，通过反向传播和梯度下降等优化算法不断调整网络权重，使模型的输出结果与真实标签尽可能一致。

5. 结果分析与评估：模型训练完成后，使用测试集对模型进行评估，主要通过精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1分数来衡量模型性能。分析模型输出结果的误差，根据错误类别进行针对性调整和优化。

结合提供的《中药说明书实体识别模型与知识图谱数据集发布》资源，这个数据集已经包含了完整的药品说明书样本以及相应的实体标注信息。使用这个数据集，可以直接开始实体识别模型的训练和验证过程，大大降低了数据收集和标注的工作量。另外，该资源还包括了如何将提取的实体信息用于构建知识图谱，以支持中医药的临床应用、研究和教学。通过这个过程，我们可以实现对中药药品说明书的有效信息抽取和结构化知识表示，促进中医药知识的数字化和智能化。

参考资源链接：[中药说明书实体识别模型与知识图谱数据集发布](https://wenku.csdn.net/doc/22ha61zmsj?spm=1055.2569.3001.10343)