基于多头注意力机制和SNN网络的中文电子病历命名实体识别方法

本发明提供一种基于多头注意力机制和脉冲神经网络（SNN）的中文电子病历命名实体识别方法，针对电子病历中的命名实体，经过预训练BERT模型获取动态词向量，双向长短期记忆网络（BiLSTM）模型获取文本编码，SNN网络对编码的特征进行筛选，多头的注意力机制计算字符间的依赖关系，并加强对上下文语境的关联性，最后经过条件随机场（CRF）模块输出最终序列，得到实体识别结果。本发明显著降低了时间成本，同时提升了对医疗文本中命名实体识别的效率和精度，为医疗信息处理领域提供了一种更为高效和准确的技术解决方案。