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medical named entity recognition
搜索结果 - 4
基于 MRC 的嵌套式医学 NER：共同预测与自适应预训练
提出了基于机器阅读理解（MRC）的医学命名实体识别（NER）模型，利用任务自适应预训练策略提高模型在医学领域的能力，并引入多词对嵌入和多粒度膨胀卷积以增强模型的表示能力，同时采用 Biaffine 和 MLP 的组合预测器来提高模型的识别性
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3 months ago
医疗文本中的嵌套命名实体识别：一种带有 CRF 注意力的自适应共享网络架构
提出了一种名为 ASAC 的新型方法，用于解决处理嵌套现象时现有方法面临的挑战。方法采用深度学习技术、自适应共享模块和注意力条件随机场模块等关键模块，能够更好地识别不同类别实体之间的区别和关系。实验表明，该方法对于医学命名实体识别领域有着良
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2 years ago
FedNER：采用联邦学习的隐私保护医学实体识别
本篇研究提出一种基于联邦学习的医学实体识别隐私保护方法，旨在解决不同医学平台之间限制性难以交换标记数据的问题，并使用局部标记数据更新每个平台的私人模块，再聚合每个平台的全局梯度以更新全局共享模块。
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4 years ago
AAAI
一种神经多任务学习框架，联合建模医疗实体识别和归一化
文章提出了一种新颖的深度神经多任务学习框架，采用显式反馈策略联合建模识别和规范化任务，实现了一种将层次任务转化为并行的多任务设置，并保持任务之间的相互支持，从而显著提高了模型性能。实验证明，该方法在两个公开的医学文献数据集上的表现均显著优于
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6 years ago
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