生物医学命名实体识别研究现状及中文生物医学命名实体识别难点与意义综述

基于多粒度集成方法的生物医学命名实体识别摘要生物医学领域是一个备受关注的研究领域，生物医学的发展促进了生物医学文献发表的数量以指数级方式增长，而在这些文献中蕴含着大量的未被发现的信息，并且这些信息是以非结构化方式存储的。

从文献中挖掘出此类信息以服务于临床决策等方面，依靠领域知识和经验的手工方式已经不能适应信息化高度发展的时代需求，其俨然是当前生物医学领域中非结构化信息处理面临的一大难题。

其中，文本挖掘的重要前提和关键环节是识别出生物文献中的命题实体。

鉴于以上背景，本文给出了一个基于多粒度集成学习的生物医学命名实体识别方法，其研究重点在特征选择、集成学习和基于错误驱动的后处理方法三个方面。

1.特征选择。

包括特征提取和选择。

前者是在提取通用的文本特征之外，在特殊语料上使用词特征。

特征选择方法的研究中，使用增量式学习策略和遗传算法两种不同的方式比较获得最佳的特征子集。

2.集成学习。

结合三支决策理论，针对不同的类别设计若干个有差异的分类器，再以级联的方式将这几个分类器的预测结果进行集成。

3.错误纠正。

考虑到分类器往往在生物医学命名实体的边界犯错误，本文在基于错误驱动的算法基础上提出基于错误驱动的改进方案。

通过构建模板和优化规则发现潜在错误块，锁定可能发生错误的位置，从而纠正了很多边界错误，提高分类器的识别能力。

此外，规则是对生物命名实体识别语料中词与词性共现的统计总结，因此也更适用于生物领域。

关键词：实体识别，特征选择，遗传算法，集成方法，三支决策，错误纠正ABSTRACTThe biomedical field is a hot research field, it has promoted the development of the number of biomedical literature published to increase exponentially, but these documents contain a lot of information has not been found, and this information is stored in the non-structured way. Dig out such information to serve the clinical decision-making from the literature, relying on domain knowledge and experience in manual mode has been unable to meet the demand of information era, it seems that it’s a big problem facing the current non-structured information processing in biomedical field. Among them, the important premise and critical step of text mining is to identify the proposition entity. In view of the above background, this paper gives a biomedical named entity recognition method of multi granularity integrated learning, the research focuses on three aspects: feature selection, ensemble learning and post processing method based on error driven.1 feature selection. Including feature extraction and selection. The former is based on the extraction of generic text features, and the use of lexical features in special corpora. In the study of feature selection methods, the optimal feature subset is obtained by two different methods: incremental learning strategy and genetic algorithm.2 ensemble learning. Based on the three decision theory, a number of different classifiers are designed for different categories, and then the results of these classifiers are integrated in a cascade way.3 error correction. In view of the fact that the classifier often makes mistakes in the boundary of biomedical named entities, this paper proposes an improved scheme based on error drivenalgorithm. By constructing the template and optimizing rules, we can find the potential error block and lock the position which may be wrong. In addition, the rule is a summary of the statistical biological Named Entity Recognition Corpus of words and word co-occurrence, and therefore more suitable for biological applications.Key Words: entity recognition, feature selection, genetic algorithm, ensemble method, three decisions, error correction目录学位论文版权使用授权书 I同济大学学位论文原创性声明 II摘要 1第一章绪论 51.1 生物医学命名实体识别的研究背景与意义 51.1.1 研究背景 51.1.2 研究意义 51.2 国内外研究现状及存在的问题51.2.1 国内外研究现状 61.2.2 现存的问题和技术难点81.3 本文的主要工作91.4 本文的结构安排10第二章生物医学命名实体识别的相关技术112.1 研究背景112.2 特征提取与选择112.2.1 特征提取112.2.2特征选择技术122.3 传统的生物医学实体识别的方法132.4基于机器学习方法的生物医学命名实体识别142.5 评估标准182.6 本章小结19第三章基于自适应的生物实体识别特征抽取和特征选择203.1 研究背景203.2 特征提取203.3 特征选择233.3.1自增式学习策略233.3.2遗传算法(Genetic Algorithm, GA) 233.4 实验结果与分析243.5 本章小结27第四章基于三支决策的多粒度集成方法 284.1 研究背景284.2 三支决策理论284.3三支决策阈值求解算法304.3.1自适应求解三支决策阈值的算法304.3.2模拟退火求解三支决策阈值的算法324.4基于级联的多粒度条件随机场模型324.5 实验结果与分析344.6本章小结35第五章基于错误驱动的改进方案355.1 研究背景365.2 TBEDL算法 365.3 改进的TBEDL方案375.3.1模板的选择385.3.2 目标函数的定义395.2.3 规则的优化395.4实验结果与分析415.5本章小结41第六章总结与展望436.1 工作总结436.2 工作展望43致谢45参考文献46个人简历、在读期间发表的学术论文与研究成果 49第一章绪论1.1 生物医学命名实体识别的研究背景与意义1.1.1 研究背景二十一世纪以来，生物技术科学发展非常迅速，生物医学领域也随之越来越受到国内外的各领域专家的关注。

中文命名实体识别方法研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）技术在各个领域的应用越来越广泛。

作为NLP的重要分支，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）技术对于从海量文本数据中抽取结构化信息具有至关重要的作用。

中文命名实体识别作为NER在中文语境下的具体应用，其研究不仅对于提升中文文本处理技术的智能化水平具有重要意义，同时也有助于推动中文信息处理领域的创新发展。

本文旨在探讨中文命名实体识别方法的研究现状与发展趋势，分析不同方法的优缺点，并在此基础上提出一种基于深度学习的中文命名实体识别方法。

我们将对中文命名实体识别的基本概念和重要性进行阐述，接着回顾传统的命名实体识别方法，包括基于规则的方法、基于统计的方法以及基于特征工程的方法。

然后，我们将重点介绍基于深度学习的中文命名实体识别方法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及注意力机制等，并分析它们在中文命名实体识别任务中的应用效果。

本文还将讨论当前中文命名实体识别研究中面临的挑战和问题，如实体边界的模糊性、实体类型的多样性以及跨领域适应性等。

针对这些问题，我们将提出一些可能的解决方案和改进方向，以期为未来中文命名实体识别技术的发展提供参考和借鉴。

我们将对中文命名实体识别的未来发展趋势进行展望，探讨新技术、新方法和新应用对中文命名实体识别领域的影响，以及如何利用这些技术和方法推动中文信息处理技术的进步和发展。

二、中文命名实体识别的基本方法中文命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的一项重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。

这些实体在文本中扮演着重要的角色，对于理解文本含义、挖掘信息以及实现自然语言理解等任务具有重要意义。

命名实体识别技术研究进展综述一、本文概述随着信息技术的快速发展，自然语言处理（NLP）领域的研究日益深入，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）作为其中的一项关键技术，在信息抽取、机器翻译、问答系统、语义理解等多个领域具有广泛的应用价值。

本文旨在对命名实体识别技术的研究进展进行综述，以期为相关领域的研究者和实践者提供全面的技术概览和前沿动态。

本文首先介绍了命名实体识别的基本概念和重要性，阐述了NER 技术的核心任务和应用场景。

接着，回顾了NER技术的研究历程，包括早期的规则方法和基于词典的方法，以及近年来基于深度学习的NER技术的快速发展。

在此基础上，本文重点分析了当前主流的NER 技术，包括基于深度学习的监督学习方法、无监督学习方法、迁移学习方法和弱监督学习方法等，并对这些方法的优缺点进行了比较和评价。

本文还关注了NER技术在多语种、跨领域和少样本场景下的应用和挑战，探讨了相应的解决策略和发展趋势。

本文总结了NER技术的研究现状和未来发展方向，以期为推动NER技术的进一步发展提供参考和借鉴。

二、命名实体识别技术概述命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名、日期、时间等。

这些实体在文本中扮演着重要的角色，对于理解文本的含义和上下文信息具有关键的作用。

NER技术广泛应用于信息抽取、机器翻译、问答系统、语义网、智能代理等领域，是自然语言处理中不可或缺的一部分。

NER技术的核心在于对文本进行语义理解和分析，通过算法和模型来识别和标注文本中的实体。

根据不同的应用场景和数据特点，NER 技术可以分为多种类型，如基于规则的方法、基于统计的方法、基于深度学习的方法等。

基于深度学习的NER技术近年来取得了显著的进展，成为当前研究的热点和趋势。

门控多特征提取器的中文命名实体识别
杨荣莹;何庆;杜逆索
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2022(58)8
【摘要】在不引入其他辅助特征的情况下,仅关注文本自身,通过构建多个特征提取器深度挖掘文本序列抽象、深层、高维的特征。

采用BERT预训练模型获取信息更丰富的词嵌入;将词嵌入分别输入到BiLSTM和IDCNN中进行第一轮的特征提取,为获取更高维的特征,实现信息的多通道传输和流量控制,在IDCNN网络中引入门控机制;为提高特征提取效率,加入多头自注意力机制;构建共享BiLSTM,实现特征信息的交互流通,提高特征表征强度;创建两个CRF模型,丰富特征分布并实现特征信息的跨层传输,以提升标签序列预测的准确性。

在两个数据集上进行测试,与四种NER模型进行比较,结果表明,F1值在一定程度上得到提升。

【总页数】8页(P117-124)
【作者】杨荣莹;何庆;杜逆索
【作者单位】贵州大学大数据与信息工程学院;贵州大学贵州省公共大数据重点实验室;贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.生物医学命名实体识别研究现状及中文生物医学命名实体识别难点与意义综述
2.基于门控CNN-CRF的中文命名实体识别
3.一种基于门控空洞卷积的高效中文命名实体识别方法
4.基于改进的Transformer编码器的中文命名实体识别
5.结合实体关联标注器的中文命名实体识别模型
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于集成模型的生物医学命名实体识别研究随着数字化时代的到来，生物医学领域产生的文本数量日益增加。

为了弥补传统人工标注的不足，自然语言处理技术在生物医学领域中得到了广泛的应用。

其中，命名实体识别(Named Entity Recognition, NER) 是生物医学文本处理中最重要的任务之一。

本文将介绍基于集成模型的生物医学命名实体识别研究。

一、生物医学命名实体识别生物医学NER是指从生物医学文献中识别出具有特定意义的实体，如基因、蛋白质、药物、疾病等。

这些实体在生物医学研究中具有重要的地位，识别它们可以帮助研究人员更好地理解文献内容及其关系。

然而，由于生物医学文本的复杂性和多样性，NER任务的难度很大。

二、基于集成模型的NER方法研究集成模型是指将多个单一模型进行组合，最终产生一个效果更好的整体模型。

在生物医学NER中，基于集成模型的方法已经被广泛地研究和应用，如基于神经网络的方法、基于规则的方法和基于词汇特征的方法等。

1.基于神经网络的方法基于神经网络的模型在生物医学NER中取得了很好的效果。

其中，Bi-LSTM+CRF模型是目前最常用的基于神经网络的集成方法。

Bi-LSTM是一种具有长期依赖性的循环神经网络，能够捕捉输入序列的上下文信息。

CRF是一种利用全局信息进行序列标注的有监督学习方法，能够利用上下文信息进行标注决策，能够显著提高NER任务的准确度。

2.基于规则的方法基于规则的方法是指使用手工制定的规则或者模式来识别生物医学实体。

规则可以基于词法、句法或语义等多种级别进行定义。

虽然这种方法在不需要大量样本数据时可以取得良好的效果，但是需要手工制定规则，使得这种方法的效率和可扩展性都存在一定的问题。

3.基于词汇特征的方法基于词汇特征的方法是指使用周围单词的上下文信息来预测一个实体的标注。

这种方法能够有效地利用上下文信息来提高NER任务的性能。

其中，MaxEnt模型是一种常用的基于词汇特征的集成模型，能够利用贝叶斯定理来进行标注决策。

命名实体识别综述陈基【摘要】互联网的普及和发展，信息资源得到极大的丰富，同时也造成信息过载的问题。

人们迫切需要快速准确地获取信息的技术方法，信息抽取技术就应运而生。

命名实体识别作为信息抽取的一个子任务被提出，受到国内外学者的重视，并进行一系列研究。

探讨命名实体的概念和意义，对现有的命名实体识别研究进行总结归纳。

%With the growing popularity and development of the Internet, information resources have been greatly enriched, but also result in informa-tion overload problem. For people's need of technical methodthat can find out information fast and accurately, information extraction technology is brought into being. Information extraction is presented as a subtask; named entity recognition is attached great importance. A series of studies are doing by scholars. Discusses the concept and significance of named entity, and gives a summary to named entity recognition.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2016(000)003【总页数】3页(P24-26)【关键词】命名实体;条件随机场;信息抽取;评价指标【作者】陈基【作者单位】四川大学计算机学院，成都 610065【正文语种】中文MUC-6第一次提出命名实体识别[1]，现在在自然语言处理中已经被广泛使用。

实体抽取（命名实体识别）调研报告⼀.介绍实体抽取也就是命名实体识别（Named Entity Recognition ) ,简称为NER，命名实体识别是是⾃然语⾔处理（NLP）中⼀项最基础的⼯作，它的任务就是识别出⽂本当中特定意义的实体，MCU将其分为三⼤类：时间类（TIMEX),实体类(EMAMEX)和数字类（NUMEX)，三⼤类⼜被分为七⼩类(Location, Person, Organization, Money, Percent, Date, Time），⽐如实践类包含⼈名，地名，机构名三类，时间类包含⽇期和时间两类，数字类包含货币和百分⽐两类。

当然我们也可以⾃⼰定义⼀个新的实体类别⼆.命名实体识别发展的历史在命名实体识别⽅⾯的研究，国外开始的⽐较早，⽽国内起步则⽐较晚。

在1991年的IEEE⼈⼯智能应⽤会议上，RAU⾸次发表了有关抽取和识别的⽂章，其主要采⽤基于⼿⼯编写规则的⽅法2。

在MCU-6正式将命名实体识别引⼊，作为⼀项基本的任务之后，随后⼀系列的国际重要会议都将命名实体识别作为⼀项指定的任务，在最早的⼀批会议中，如MCU-7会议评测的系统，⼤多数都是基于⼿⼯编写规则的⽅法。

随着慢慢地发展，在CoNNLL-2003会议上，所有的参赛者都是使⽤的基于统计的机器学习⽅法。

近年来，深度学习发展⼗分迅速。

深度学习的⽅法在NER任务中野得到了运⽤，⽐如RNN-CRF,CNN-CRF以及最近⽐较流⾏的BiLSTM-CRF。

命名实体识别在各个领域发挥着重要的作⽤。

三.NER的实现⽅法及其优劣从NER的发展历史来看，我们⼤致可以将其⽅法做出以下分类：（1）基于规则和字典的⽅法基于规则与字典的⽅法是命名实体识别任务中最古⽼的⽅法。

利⽤⼿⼯编写的规则，提取特征，⽐如关键词，指⽰词，位置词等，收集特征词，并且给每⼀个规则都赋予⼀个权值，当规则冲突的时候，选择权值最⾼的规则进⾏命名实体类型。

由于是最早的命名实体⽅法，所以它的限制也很⼤，当提取规则⽐较适合的时候，它的优越性是很⼤的。

自然语言处理中的命名实体识别技术综述一、前言自然语言处理(NLP)是计算机领域开展研究的热点之一，它构建了自然语言和计算机之间的桥梁，使得计算机能够读懂人类语言、理解人类的意图和交流。

命名实体识别(NER)作为 NLP 的核心任务之一，目的是从文本中识别实体名称，如人名、组织机构名、地名、时间等，从而有效提取出相应的信息, 并对文本进行语义上的分析。

随着近年来各种智能应用的快速崛起， NER 技术也逐渐得到快速的发展和提升。

本文将深入探讨自然语言处理中的命名实体识别技术，包括定义、研究现状、主要应用领域和未来展望等。

二、基本概念定义命名实体识别(Named Entity Recognition, NER) 是指在文本中引入机器学习与自然语言处理技术, 自动识别出文本中所涉及到的名词实体，如人名、地名、组织名、时间、日期等信息。

和其它 NLP 任务一样, 命名实体识别的工作方式通常被描述为自动标注。

具体地说, 在 NER 任务中, 计算机会根据文本上下文中的命名实体信息进行学习，并在给定测试集中标注这些信息。

这些标注通常是词性标注或 IOB 标注等。

以英文为例，在命名实体识别任务中，一般将字符串分为两个部分：词本身和实体类别。

其中，词本身表示文本中出现的单词或数字等，而实体类别则表示这个单词所代表的实体类型，如人名、地名、组织名等。

三、研究现状命名实体识别技术已经得到了广泛的研究和应用，也涌现出了许多重要的研究成果。

国外主要的研究机构和公司包括斯坦福大学、麻省理工学院、谷歌、IBM等，国内也有香港中文大学、南京大学、复旦大学等高校、以及百度、阿里巴巴等公司。

目前，命名实体识别的主要研究方向和思路有以下几个：1. 基于统计学习的命名实体识别方法基于统计学习的命名实体识别方法是目前的主流方法。

这种方法的核心思想是将命名实体识别视为分类任务，使用已标注的训练数据进行学习，通过构建分类器来实现自动识别。

常用的算法有最大熵模型、条件随机场、SVM 等。

国内图书分类号：TP391国际图书分类号：681.3工学硕士学位论文中文命名实体识别方法研究硕士研究生：廖先桃导师：秦兵 副教授申 请 学 位：工学硕士学科、专业：计算机科学与技术所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2006年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学Classified Index： TP391U.D.C.: 681.3Dissertation for the Master Degree in EngineeringResearch on Chinese Named EntityRecognitionCandidate：Liao XiantaoSupervisor：Associate Prof. Qin Bing Academic Degree Applied for：Master of Engineering Specialty：Computer Science and Technology Affiliation：School of Computer Science andTechnologyDate of Oral Examination：June, 2006University：Harbin Institute of Technology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要中文命名实体(Named Entity，NE)识别是指识别出文本中特定的实体。

它是信息抽取、机器翻译、自动问答等多种自然语言处理技术的基础。

但是，由于受中文自身特点的限制，中文命名实体识别一直相当困难。

为了促进其他技术和应用的发展，研究中文命名实体的识别技术是很有意义，也是非常重要的。

目前中文命名实体识别领域主要有规则和统计两类方法。

统计方法以统计模型为基础，而统计模型可大体分为产生式模型和条件概率模型。

本文研究的目的就是要讨论中文命名实体识别的几种方法，并分析方法之间的性能差异。

为此，文中主要说明了四种中文命名实体识别方法，包括规则、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、最大熵模型（Maximum Entropy，ME）和条件随机域（Conditional Random Fields，CRF）。

中医命名实体识别系统心得
作为一个中医命名实体识别系统，我可以帮助用户在文本中识别出与中医有关的命名实体，例如中药材、中医诊断名等等。

通过自然语言处理和机器学习等技术，我能够识别出这些实体并提供相关的信息和解释。

通过使用中医命名实体识别系统，用户可以快速准确地找到他们关注的中医实体，并获得相关的知识和信息。

这对于学习中医、研究中医以及提供中医服务的人来说都是非常有帮助的。

同时，中医命名实体识别系统还可以用于信息提取、文献分析等领域。

通过自动识别并标注中医实体，我们可以更方便地对相关文本进行深入分析和研究。

需要注意的是，中医命名实体识别系统是基于已有的中医知识库和训练数据进行学习和训练的。

虽然尽可能地提供准确和全面的识别结果，但仍然存在一定的局限性，可能会出现识别错误或未识别的情况。

因此，在使用中医命名实体识别系统时，用户仍应以专业知识和判断为主，对结果进行核实和评估。

面向生物医学领域的命名实体识别技术研究摘要：命名实体识别（NER）技术在生物医学领域已经广泛应用，为研究者提供了一个高效的手段来从大规模文本中检索关键信息。

本文首先介绍了NER技术，包括任务定义、评估指标、现有方法及其优缺点。

之后，重点探讨了面向生物医学领域的NER技术，给出了该领域研究的特点和难点，并详细分析了当前生物医学NER技术存在的问题和挑战。

最后，本文总结了面向生物医学领域的NER技术发展趋势和未来研究方向，旨在为该领域NER技术的研究提供一定的借鉴和提示。

关键词：命名实体识别；生物医学；评估指标；方法；问题介绍命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一项基础任务，其主要目的是在文本中自动识别出指定类型的实体（如人名、地名、时间、机构名等），并进一步对其进行分类和标注。

近年来，随着自然语言处理技术的进步和研究对象的不断扩展，NER技术在各个领域得到了广泛应用，如社交网络文本分析、知识图谱构建、信息抽取等。

其中，在生物医学领域，NER技术具有重要的应用价值。

生物医学领域中的文献数据非常庞大，其中包含了大量的医疗专业术语和临床医学实体，如药物、疾病、基因、蛋白质等。

因此，通过NER技术自动从生物医学文献中识别出关键实体，不仅有助于对知识进行抽取和整合，还可以为生物医学研究提供有效的信息检索和分析手段。

本文将重点探讨面向生物医学领域的NER技术研究。

任务定义与评估指标命名实体识别在NLP中通常被定义为从文本中识别出指定类型的实体。

在生物医学领域，NER任务的目的是从文本中自动识别出一些重要的生物医学实体，如基因、蛋白质、细胞以及疾病等。

相应地，生物医学NER任务的标注标准也相应制定了不同的规则和标准，如BioCreative、JNLPBA、BioNLP等。

评估指标是评价NER模型性能的重要指标。

常用的评估指标包括准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1得分（F1-Score）等。

中文命名实体识别研究综述
赵继贵;钱育蓉;王魁;侯树祥;陈嘉颖
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2024(60)1
【摘要】命名实体识别(named entity recognition,NER)是自然语言处理中最基
本的任务之一,其主要内容是识别自然语言文本中具有特定意义的实体类型和边界。

然而,中文命名实体识别(Chinese named entity recognition,CNER)的数据样本
存在词边界模糊、语义多样化、形态特征模糊以及中文语料库内容较少等问题,导
致中文命名实体识别性能难以大幅提升。

介绍了CNER的数据集、标注方案和评
价指标。

按照CNER的研究进程,将CNER方法分为基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法三类,并对近五年来基于深度学习的CNER主要模型进
行总结。

探讨CNER的研究趋势,为新方法的提出和未来研究方向提供一定参考。

【总页数】13页(P15-27)
【作者】赵继贵;钱育蓉;王魁;侯树祥;陈嘉颖
【作者单位】新疆大学软件学院;新疆大学新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点
实验室;新疆大学软件工程重点实验室;中国科学院大学经济与管理学院;新疆大学信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.生物医学命名实体识别研究现状及中文生物医学命名实体识别难点与意义综述
2.基于深度学习的中文命名实体识别最新研究进展综述
3.中文命名实体识别研究综述
4.应用深度学习的中文命名实体识别研究综述
5.深度学习中文命名实体识别研究综述
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融合标签知识的中文医学命名实体识别尹宝生;周澎【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2024(51)S01【摘要】医学领域命名实体识别是信息抽取任务重要的研究内容之一,其训练数据主要来源于临床实验数据、健康档案、电子病历等非结构化文本,然而标注这些数据需要专业人员耗费大量人力、物力和时间资源。

在缺乏大规模医学训练数据的情况下,医学领域命名实体识别模型很容易出现识别错误的情况。

为解决这一难题,文中提出了一种融合标签知识的中文医学命名实体识别方法,即通过专业领域词典获得文本标签的释义后,分别将文本、标签及标签释义编码,基于自适应融合机制进行融合,有效平衡特征提取模块和语义增强模块的信息流,从而提高模型性能。

其核心思想在于医学实体标签是通过总结归纳大量医学数据得到的,而标签释义是对标签进行科学解释和说明的结果,模型融入这些蕴含了丰富的医学领域内的先验知识,可以使其更准确地理解实体在医学领域中的语义并提升其识别效果。

实验结果表明,该方法在中文医学实体抽取数据集(CMeEE-V2)3个基线模型上分别取得了0.71%,0.53%和1.17%的提升,并且为小样本场景下的实体识别提供了一个有效的解决方案。

【总页数】7页(P128-134)【作者】尹宝生;周澎【作者单位】沈阳航空航天大学人机智能研究中心【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.生物医学命名实体识别研究现状及中文生物医学命名实体识别难点与意义综述2.结合实体标签的中文嵌套命名实体识别3.位置标签增强的中文医学命名实体级联识别4.基于标签信息融合与多任务学习的中文命名实体识别5.融合先验知识和字形特征的中文命名实体识别因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

命名实体识别研究综述摘要：本文旨在总结命名实体识别（NER）领域的研究现状、方法、成果和不足，并指明未来研究方向。

通过对已有文献的搜集、整理和分析，本文发现NER研究在语音识别、图像处理等领域的应用日益广泛，但同时也存在一些问题和挑战。

本文提出了未来研究应的方向和趋势，旨在推动NER领域的发展和进步。

关键词：命名实体识别，研究综述，语音识别，图像处理，研究方向引言：命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究方向，旨在从文本中自动识别出具有特定意义的实体。

这些实体可以是人名、地名、组织名、日期等。

随着大数据时代的到来，NER技术在信息管理、知识图谱、人机交互等领域的应用越来越广泛。

本文将对NER领域的研究现状进行综述，总结已有研究成果和不足，并指明未来研究方向。

文献搜集与分析：通过对NER领域的文献进行搜集和分析，我们发现当前的研究主要集中在以下几个方面：1、基于规则的方法：这类方法主要依靠人工编写的规则或模板来进行实体识别。

例如，通过匹配文本中的关键字或短语来确定实体。

然而，由于规则的制定需要大量的人力物力，且更新和维护成本较高，因此这类方法的应用范围有限。

2、基于统计的方法：这类方法通过分析大量的语料库，利用统计模型对文本中的实体进行识别。

常用的统计模型包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和条件随机场（CRF）等。

这些方法具有较低的误识别率，但需要对大量数据进行标注和处理。

3、基于深度学习的方法：近年来，深度学习技术在NER领域的应用日益广泛。

这类方法利用神经网络模型对文本中的特征进行自动提取和选择，从而提高了实体识别的准确率和效率。

然而，深度学习模型需要大量的训练数据，且对硬件资源的要求较高，因此在实际应用中可能存在一些限制。

在语音识别和图像处理等领域，NER技术的应用也取得了一些显著的成果。

例如，在语音识别中，NER技术可以帮助识别语音中的关键信息，提高语音转写和理解的准确性；在图像处理中，NER技术可以用于识别图像中的文本信息，为图像分类和目标检测等应用提供支持。