基于神经网络的医疗命名实体抽取研究

随着互联网技术的快速发展和信息化时代的到来,人们对数据的需求越来越大。如何从海量文本中快速、准确地获取有用信息成为了一个亟待解决的问题。作为一种重要的自然语言处理方法,命名实体识别(NER)在很多领域都有广泛应用,如机器翻译、自动问答系统等。但是由于医学文献本身专业性较强,且存在大量的半结构化或非结构化文本,使得传统的NER模型很难直接用于医学领域。因此,文章针对医学文本特点,提出了一种基于BiLSTM-CRF的医疗命名实体抽取算法,并通过实验证明了该方法能够有效提高医疗命名实体识别率。重点分析了BiLSTM-CRF模型原理及其优势所在;然后,将BiLSTM-CRF模型与改进后的BiLSTM模型相结合,构建出一种新的双向长短期记忆网络模型——BiLSTM-CRF+BiLSTM模型;最后,利用上述模型进行训练,实现了医疗命名实体抽取。

5G网络信息安全威胁与防护技术研究

信息技术的发展进一步推进了当前社会的进步,5G技术已经成为了当前通信体系改革的重要核心体系,以5G系统的具体技术体系作为切入点进行详细分析,同时建立在计算机病毒、信息泄密、窃密、恶意攻击的角度分析5G技术当前面临的主要挑战和困难。并以解决困难为目的,打造了系统性的优化策略,利用特征代码识别、软件仿真模拟、防火墙、入侵检验、数字签名等技术体系构建防控系统,同时进一步强化数据加密工作的创新力度,落实好网络安全协议以及安全保密的优化,强化身份认证机制以及人工智能防护力度,这样能够为无证网络的安全运行奠定基础。

云计算在电子商务中的应用研究

云计算技术的出现在改变传统商业模式的同时,也使电子商务得到新的发展机遇.目前云计算在电子商务中的应用还仅限于基础平台方面,而云计算在电子商务中的数据管理模式方面的研究还比较少;该文以此为基础,提出一种基于云计算的电子商务解决方案.

“互联网+”背景下数据挖掘技术在软件工程中的应用路径

在软件工程中实施数据挖掘技术是非常重要的,能够解决在以往软件工程中运行卡顿和错误的问题,网络信息传输能够具备通畅性的特征,在实际工作中需要加强对数据挖掘技术的合理性研究,通过数据的传输以及整合来提高数据最终的处理能力,保证数据准确性以及来源的安全性,推动我国软件工程的稳定发展,因此需要正确地选择数据挖掘技术,为后续的开发提供重要的基础。

云计算下的大数据安全隐私保护

云计算和大数据技术改变了人们的生活和工作,其不仅给人们的生活带来许多便利,还可以提高工作效率和工作质量,进一步拓展人们的视野,转变了传统的生活格局。从数据处理角度来看,云计算和大数据彼此息息相关,其在信息的传输和处理等方面具有很强的优势。与此同时,云计算和大数据还会造成信息泄露,因此,必须要加强对数据信息安全的保护,避免用户的隐私遭到泄露。本文主要对云计算下大数据安全隐私保护相关内容进行探讨,旨在使人们享受到更加便利的信息服务同时,还可以保证信息安全。