电子病历结构化
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案例介绍
构建带噪电子病历的结构化模型，模型主要分为实体识别和关系抽取两部分，实体识别主要提取病历中的关键术语并对术语按照预定义的类别进行分类；关系抽取模型则预测实体之间可能存在的关系，并对关系进行分类。在测试数据上的表现接近于人工标注，且召回率和准确率均超过90%
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构建带噪电子病历的结构化模型，模型主要分为实体识别和关系抽取两部分，实体识别主要提取病历中的关键术语并对术语按照预定义的类别进行分类；关系抽取模型则预测实体之间可能存在的关系，并对关系进行分类。在测试数据上的表现接近于人工标注，且召回率和准确率均超过90%
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