基于模板与字典的电子病历命名实体识别方法详解

开发文档与说明1主要探讨的是基于模板和字典匹配的电子病历命名实体识别方法。这种方法适用于Java软件开发中对医疗文本中特定命名实体的识别，例如症状、药品、疾病和检查等。该方法的关键在于NER.java文件，其中包含了预定义的命名实体模板和一个可选的字典，用于在匹配过程中进行查找。 1. 基于规则的方法：NER.java中包含基于模板的识别逻辑，这意味着系统会按照预先设定的模式或规则来寻找和识别实体。如果不需要字典匹配，用户可以通过注释掉相关代码来简化实现，这体现了方法的灵活性和规则定制性。 2. 命名实体抽取粒度：由于参考了相关论文（在线医疗文本中的实体识别研究.pdf），系统的命名实体抽取主要集中在四个核心类别上，并未扩展到其他实体，表明其专注于处理常见的医疗领域实体。 3. 数据准备： - 字典生成：来自category、relation和reserved三个文件的医疗专业实体数据经过清洗后，被整理为五个命名实体类别：0NER（症状）、1NER（药品）、2NER（疾病）、3NER（检查）和4NER（杂项医学词汇）。这部分工作在KeyWord.java中实现。 - 错误处理：通过投机性的策略，识别错误的词会被添加到字典中，以提高后续的识别准确率。 4. 训练数据： - traindata：提供用于训练的电子病历文本，利用Bosonnlp在线分词工具进行细致的分词，这一步骤需要安装Python环境和requests组件，并获取API token以访问服务。 - Bosonnlp的选择理由：因为Bosonnlp提供了在线的、基于大数据支持的中文分词服务，相较于开源工具更具扩展性和专业性。 5. 训练和测试： - trainseg.txt：存储处理后的分词结果，用于命名实体识别部分的训练。 - test.txt：单独的测试病历文件，用户界面允许用户更改输入，但要求以txt格式，并确保文本编码为UTF-8。 6. GUI程序： - 使用Java的AWT+Swing框架构建了一个简单用户界面，可以直接双击jar文件运行，但需要注意字典文件和相关资源文件的路径配置以及文本编码问题。 这个开发文档详细介绍了如何通过模板和字典结合的方式在Java软件中实现电子病历命名实体识别，涉及到了数据预处理、训练与测试流程以及用户界面的设计。