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电子病历命名实体识别和实体关系抽取研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
电子病历(Electronic medical records,EMR)产生于临床治疗过程,其中命名实体和实体关系反映了患者健康状况,包含了大量与患者健康状况密切相关的医疗知识,因而对它们的识别和抽取是信息抽取研究在医疗领域的重要扩展. 本文首先讨论了电子病历文本的语言特点和结构特点,然后在梳理了命名实体识别和实体关系抽取研究一般思路的基础上,分析了电子病历命名实体识别、实体修饰识别和实体关系抽取研究的具体任务和对应任务的主要研究方法. 本文还介绍了相关的共享评测任务和标注语料库以及医疗领域几个重要的词典和知识库等资源. 最后对这一研究领域仍需解决的问题和未来的发展方向作了展望. 相似文献
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今年我国石材业所面临的新形势,对每个企业都将是一种考验,几个月前呼声甚高并得到大家普遍认同的涨价之举,其结果还是没能如同诸多业界人士所预期的——得到整体性的实现,这不得不说是一种心 相似文献
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以尺寸为500 mm×500 mm×500 mm的SDDVA模具钢大模块为研究对象,采用DEFORM建立模块真空气淬冷却过程的数值模型,结合试验研究了大模块在真空气淬炉中不同淬火压力条件下的冷却行为、组织演变及应力演变规律,并从理论角度预测了模块可生产的最大规格。结果表明,大模块心部在0.4、0.6和0.9 MPa压力条件下气淬,均观察到先共析碳化物沿晶析出。为了避免碳化物沿晶析出,从800℃冷却到500℃的冷速应不小于0.25℃/s。0.4 MPa压力条件下气淬过程中,模块最大心表温差最小,约为120℃;大模块心部在0.9 MPa压力条件下淬火所得马氏体含量高于0.4、0.6 MPa压力下淬火,同时,贝氏体含量也更少;模块表面和心部主要表现为热应力和组织应力。SDDVA钢模块在0.4、0.6和0.9 MPa压力条件下真空高压气淬可生产的理论最大厚度分别为280、320和380 mm。 相似文献
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中文分词和词性标注任务作为中文自然语言处理的初始步骤,已经得到广泛的研究。由于中文句子缺乏词边界,所以中文词性标注往往采用管道模式完成:首先对句子进行分词,然后使用分词阶段的结果进行词性标注。然而管道模式中,分词阶段的错误会传递到词性标注阶段,从而降低词性标注效果。近些年来,中文词性标注方面的研究集中在联合模型。联合模型同时完成句子的分词和词性标注任务,不但可以改善错误传递的问题,并且可以通过使用词性标注信息提高分词精度。联合模型分为基于字模型、基于词模型及混合模型。本文对联合模型的分类、训练算法及训练过程中的问题进行详细的阐述和讨论。 相似文献
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本文给出了单相管间脉动起始点的判定准则,且通过实验方法研究了不同一次侧入口温度、二次侧流量及回路阻力系数下单相管间脉动的变化规律。结果表明,随一次侧入口温度的升高,脉动起始点流速会随之呈近乎线性增加;随二次侧流量的增加,脉动起始点流速变化不大,脉动周期变大;随回路阻力系数的增加,脉动起始点流速呈先减小后趋于稳定的趋势,且小的回路阻力系数主要影响脉动起始点流速,大的回路阻力系数主要影响流量的分配。此外,实验中发现局部阻力系数的空间分布对流量分配的影响差别不大。 相似文献
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根据鞍钢炼铁厂1986年的主要经济技术指标及炉顶、炉喉煤气分析数据进行统计分析结果,认为在目前鞍钢原燃料条件下.要想达到高产、优质、低耗的目的,必须改进操作力法,提高高炉利用系数,CO 利用率;应使炉喉 CO_2分布曲线成喇叭形,使 CO_2在中心区保持在10%,边缘保持在比中心区高2%,炉喉在16%以上,炉顶在17%以上(这样,燃料比可降至540kg/t 以下);应采用正同装、正分装的重边沿的装料制度、适宜的批重;应以大风、高压、全风操作来打通中心煤气通路为主的操作方针来进行强化冶炼;炉顶压力应提高到0.09MPa 以上,风量达到炉容积的两倍以上。 相似文献
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完全句法分析是自然语言处理(Natural language processing,NLP)中重要的结构化过程,由于中文电子病历(Chinese electronic medical record,CEMR)句法标注语料匮乏,目前还没有面向中文电子病历的完全句法分析研究.本文针对中文电子病历模式化强的子语言特征,首次以树片段形式化中文电子病历复用的模式,提出了面向数据句法分析(Data-oriented parsing,DOP)和层次句法分析融合模型.在树片段抽取阶段,提出效率更高的标准树片段和局部树片段抽取算法,分别解决了标准树片段的重复比对问题,以及二次树核(Quadratic tree kernel,QTK)的效率低下问题,获得了标准树片段集和局部树片段集.基于上述两个树片段集,提出词汇和词性混合匹配策略和最大化树片段组合算法改进面向数据句法分析模型,缓解了无效树片段带来的噪声.实验结果表明,该融合模型能够有效改善中文电子病历句法分析效果,基于少量标注语料F1值能够达到目前最高的80.87%,并且在跨科室句法分析上超过Stanford parser和Berkeley parser 2%以上. 相似文献