BiLSTM+CRF医学病例命名实体识别项目
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数据来自CCKS2018的电子病历命名实体识别的评测任务，是对于给定的一组电子病历纯文本文档，识别并抽取出其中与医学临床相关的实体，并将它们归类到预先定义好的类别中。共提供600份标注好的电子病历文本，共需识别含治疗方式、身体部位、疾病症状、医学检查、疾病实体五类实体。
领域命名实体识别问题自然语言处理中经典的序列标注问题， 本项目是采用BiLSTM+CRF构建模型。
病历结构如下图所示：
三、神经网络结构图
四、实验数据
1、数据格式：
评测方提供了四个目录(一般项目, 出院项目, 病史特点, 诊疗经过),四个目录下有txtoriginal文件和txt标注文件,内容样式如下:
一般项目-1.txtoriginal.txt
2、对分类目标进行标记
O非实体部分,TREATMENT治疗方式, BODY身体部位, SIGN疾病症状, CHECK医学检查, DISEASE疾病实体
3、序列标记方法
采用BIO标注：将每个元素（字）标注为“B-X”、“I-X”或者“O”。其中，“B-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的开头，“I-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的中间位置，“O”表示不属于任何类型。如：人 O；咳 SIGNS-B；嗽 SIGNS-I。
五、项目介绍
1、transfer_data.py文件
该脚本构建了一个TransferData类，将文本数据转化为实体序列标注数据，作为模型的输入变量。
如，女性，88岁，农民，双滦区应营子村人，主因右髋部。转化为下图序列：
代码 获取方式：
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2、lstm_train.py文件
（1）build_data函数：构建数据集
（3）load_pretrained_embedding函数：加载预训练好的词向量
（4）build_embedding_matrix函数：使用样本数据到词向量中查表，生成训练用的词向量矩阵。
（5）tokenvec_bilstm2_crf_model函数：使用样本词向量作为Embedding输入，构建BiLSTM+CRF模型框架
（6）train_model函数：对模型进行训练
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