基于多特征融合的双通道医疗实体识别

针对医疗实体识别中词向量特征单一和忽略文本中局部特征的问题，提出一种基于多特征融合的双通道医疗实体识别模型。对医疗文本字形特征和卷积神经网络进行研究，发现构造的外部特征和挖掘的内部特征进行差异融合能够丰富词向量的特征信息；利用注意力机制改进的卷积神经网络实现特征优化选择，区分不同特征的重要性；设计CNN和BiLSTM并行的双通道神经网络，充分考虑文本的局部特征和上下文特征。在CCKS2017数据集上的实验结果表明，该模型能有效提高医疗实体识别的准确率。