基于医疗字典知识增强的中文电子病历命名实体识别方法

本发明公开了基于医疗字典知识增强的中文电子病历命名实体识别方法，首先收集中文电子病历医疗文本数据，并构造医疗字典，应用预训练语言模型RoBERTa‑wwm‑ext‑large对中文电子病历文本数据进行特征提取；然后将特征向量输入BiLSTM模型，学习医疗文本的上下文语义，同时查询医疗字典，设计掩码注意力机制，计算与字典中医疗概念相匹配的token的局部注意力权重，得到包含电子病历上下文信息的综合语义特征；最后利用全局指针网络模型GP同时考虑实体的头部和尾部的特征信息来预测嵌套实体，有效地解决中文电子病历命名实体识别任务中实体边界模糊和实体嵌套难以处理的问题。