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。