一种面向医疗领域基于深度学习的命名实体识别方法

一种面向医疗领域基于深度学习的命名实体识别方法，本发明涉及命名实体识别方法。本发明是要解决CRF模型由于不考虑语义信息，在训练语料极度缺乏的情况下，标注结果中会出现大量的无意义的标注结果的问题，而提出的一种面向医疗领域基于深度学习的命名实体识别方法。该方法是通过一、得到了补充医疗领域语料的词表voc和词表voc对应的词向量vec；二、利用有标注语料中的训练语料进行长短期记忆单元网络LSTM的训练；三、根据二中的更新的神经网络参数θ进行标注结果的路径查找，得到有标注语料的标注结果；利用命名实体识别评估标准F值对有标注语料中的测试语料的标注结果进行评估等步骤实现的。本发明应用于命名实体识别领域。