中文电子病历命名实体识别的主动学习方法研究

主动学习通过选择现有模型中未充分训练的数据进行迭代训练,从而利用少量标注数据训练出较高性能的模型。传统的主动学习方法只关注数据本身的信息量而忽略了该数据是否孤立。论文提出一种改进的主动学习方法,利用相似病历中出现的词汇往往雷同的特点,以文档中文字的分布衡量其在样本集的普遍程度,并以此对信息量进行加权。而后实现该方法,并进行了与消极学习和传统主动学习方法的对比实验。结果表明,该方法相对消极学习与传统的主动学习方法,效果有明显提升,能够减少对标注数据的需求。

国家重点研发计划项目“基于案件集中管理的办案多维评估及检务公开技术研究”成果介绍

党的十九大报告59次提到"创新",17次提到"科技",4次提到"信息化",网络强国、科技强国的理念已深入人心。司法科技是现代司法工作的重要组成部分,实施科技强检、打造智慧检务,既是检察机关履行法律监督职责的有效途径,也是推动检察工作创新发展、维护社会公平正义的应有之义。

基于中文电子病历的心血管疾病风险因素标注体系及语料库构建

本文讨论了从中文电子病历中标注心血管疾病风险因素及其相关信息的问题,提出了适应中文电子病历内容特点的心血管疾病风险因素标注体系,构建了中文健康信息处理领域首份关于心血管疾病风险因素的标注语料库.