医学NER模型:GWO-CRF优化器在医疗命名实体识别中的应用
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更新于2024-08-11
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"用于医疗相关医学命名实体识别模型的带有条件随机字段的Gray Wolf优化器-研究论文"
在医学领域,命名实体识别(NER)是一项关键任务,它涉及到从非结构化的医疗文本中提取如疾病、症状、药物等关键信息,以便构建知识图谱(KG)。这有助于医学研究、临床决策支持系统以及患者健康管理等多个方面。传统的NER方法常常基于规则或统计模型,但近年来,机器学习,特别是深度学习技术的应用,显著提高了NER的准确性。
本文提出了一种结合灰狼优化器(GWO)与条件随机场(CRF)的新模型,用于医疗领域的NER任务,称为GWO-CRF模型。灰狼优化器是一种生物启发式算法,模拟灰狼群体狩猎的行为来寻找问题的最优解,其在参数优化上表现出色。条件随机场(CRF)则是一种概率图模型,常用于序列标注任务,如NER,因为它能够考虑上下文信息对预测的影响。
在GWO-CRF模型中,首先对原始输入进行预处理,以适应CRF模型的要求。预处理可能包括分词、去除停用词、词形还原等步骤,以减少噪声并提高模型的处理效率。接着,CRF模型被用于分类过程,它能够根据上下文信息预测每个词汇属于哪个命名实体类别。然而,CRF模型的性能依赖于其权重向量的设置。因此,文章引入GWO算法来优化这些权重,使得模型能更好地适应医疗文本的特性。
实验结果显示,GWO-CRF模型在基准数据集上的表现优秀,最大平均精度达到89.46%,召回率为89.08%,F1得分为89.24%。这些指标反映了模型在识别各类命名实体时的准确性和全面性。相比传统的NER方法,GWO-CRF模型的高精度和召回率表明,结合GWO的优化能力与CRF的上下文建模能力,可以更有效地识别医疗文本中的关键信息。
这项研究为医疗领域的NER提供了一个创新的解决方案,通过结合生物启发式优化算法与序列标注模型,提高了从非结构化医疗文本中提取信息的能力。这不仅有助于提升医学信息的自动化处理效率,也为未来的研究提供了新的思路,如将该方法应用于更大规模的医疗数据,或者与其他机器学习模型结合,进一步提升NER的性能。
2019-07-27 上传
2021-05-06 上传
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2022-04-13 上传
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