面向生物医学领域的少样本命名实体识别.pdf

面向医疗健康领域的医学命名实体识别.docx 面向医疗健康领域的医学命名实体识别 一、引言随着信息技术的迅猛发展，医学领域的进步亦随之加快，特别是近年来在大数据和人工智能技术的驱动下，医学健康领域的许多挑战开始有了突破性进展。医学命名实体识别作为医疗健康信息处理的重要组成部分，正受到越来越多的关注。其重要性在于能够从海量的医疗文献、病历和医疗报告中提取出关键信息，如疾病名称、药物名称、基因名称等，为后续的医疗诊断、治疗和科研提供有力支持。二、医学命名实体识别的意义医学命名实体识别是自然语言处理（NLP）在医疗健康领域的重要应用之一。它能够从非结构化的医疗文本中提取出结构化的信息，从而使得这些信息可以被有效地存储、检索和利用。对于医疗

2025-06-07 约4.25千字 9页立即下载

基于BioBERT的生物医学命名实体识别：技术、应用与优化.docx 基于BioBERT的生物医学命名实体识别：技术、应用与优化一、引言 1.1研究背景与意义在当今生物医学领域，随着生命科学研究的不断深入和信息技术的飞速发展，生物医学文本数据呈现出爆炸式增长。国际权威生物医学文献数据库MEDLINE，截至2024年，已收录超过2000万篇生物医学文摘，且仍以每年约70万篇的速度持续递增。这些海量的文本数据蕴含着丰富的生物医学知识，如疾病的发病机制、药物的作用靶点、基因与蛋白质的相互关系等。但从如此庞大的数据中快速、准确地获取有价值的信息，成为了生物医学研究人员面临的巨大挑战。 命名实体识别（NamedEntityRecognition，N

2025-03-09 约3.7万字 28页立即下载

基于句法依存分析的图网络生物医学命名实体识别.docx PAGE 1- 基于句法依存分析的图网络生物医学命名实体识别 第一章引言 (1)随着生物医学领域的迅速发展，大量文本数据不断涌现，如何从这些数据中高效、准确地识别出具有生物学意义的实体成为了一个重要的研究方向。生物医学命名实体识别（BiomedicalNamedEntityRecognition，BNER）作为自然语言处理领域的一个重要分支，旨在从文本中自动识别出生物医学领域的关键实体，如疾病、药物、基因等。这些实体的识别对于生物医学研究、药物研发、疾病诊断等领域具有重要的应用价值。 (2)传统的生物医学命名实体识别方法主要依赖于规则匹配、统计机器学习等手段。然而，这些方法往往依赖于大量的手工

2025-01-22 约3.28千字 6页立即下载

基于多任务学习的生物医学触发词检测和命名实体识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113360667 B (45)授权公告日 2022.07.26 (21)申请号 202110617440.1 CN 104965819 A,2015.10.07 (22)申请日

2023-06-21 约1.98万字 12页立即下载

《面向小样本的半监督命名实体识别方法研究》.docx 《面向小样本的半监督命名实体识别方法研究》一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据时代下文本信息的处理显得尤为重要。命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）作为自然语言处理（NLP）中的一项关键技术，被广泛应用于信息抽取、问答系统、机器翻译等领域。然而，在面对小样本数据时，传统的监督学习方法往往由于数据稀疏性和不均衡性而面临挑战。因此，本文提出了一种面向小样本的半监督命名实体识别方法，旨在解决小样本数据下的命名实体识别问题。二、相关研究背景 命名实体识别是自然语言处理中的一项重要任务，其目的是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。目前，

2024-12-16 约8.89千字 18页立即下载

生物医学新领域.pptx 生物医学新领域文小库2025-05-06 目录CATALOGUE基因编辑技术前沿细胞再生医学突破人工智能与生物医学结合微生物组研究新视角创新生物材料开发伦理与监管挑战基因编辑技术前沿01 CRISPR-Cas9最新进展高精度基因编辑临床应用前景广阔多样化编辑方式CRISPR-Cas9技术可以实现高精度的基因编辑，通过定位到基因组的特定位置并进行切割、修复等操作，实现对基因的定向改造。除了基本的基因敲除、突变和替换外，CRISPR-Cas9技术还发展出了基因激活、抑制、成像等多种编辑方式，进一步拓展了其应用范围。CRISPR-Cas9技术在遗传病、癌症、传染病等领域具有广泛的应用前景，已有多

2025-05-22 约3.05千字 10页立即下载

基于零样本学习的中文医学命名实体识别方法研究与应用.pdf 成都信息工程大学硕士学位论文基于零样本学习的中文医学命名实体识别方法研究与应用摘要 命名实体识别可以识别电子病历中蕴含的医学实体信息，为人工智能在医疗卫生服务中的应用提供了条件和支持。目前大多数研究采用的是有监督的深度学习方法，并且假设训练数据中包含所有可能的实体类别，缺乏处理未见类的能力，但是在实际应用中会不断涌现新的类别，因此需要重新标注和训练。零样本学习允许在预测阶段引入新的类别而不需要额外的标注数据和重新训练，通过引入对实体的描述来解决训练集的类别和测试集的类别不相交的问题，因此本文对基于零样本学习的中文医学命名识别方法展开了研究，主要内容如下：（1）采用类别描述信息

2025-06-09 约10.98万字 70页立即下载

无监督领域自适应的零资源跨领域命名实体识别研究与实现.docx 无监督领域自适应的零资源跨领域命名实体识别研究与实现一、引言随着信息技术的飞速发展，命名实体识别（NamedEntityRecognition，简称NER）已成为自然语言处理领域的重要任务之一。然而，在实际应用中，由于不同领域的数据分布差异、领域知识的缺乏以及标注资源的稀缺，跨领域命名实体识别面临诸多挑战。本文针对无监督领域自适应的零资源跨领域命名实体识别展开研究，旨在提高跨领域NER的准确性和效率。二、相关研究综述在过去的几年里，许多研究者对跨领域命名实体识别进行了探索。传统的跨领域方法通常依赖于有监督学习，需要大量带标签的训练数据。然而，对于新领域或零资源环境，这种方法往往难以

2025-02-08 约4.63千字 9页立即下载

生物医学文本中疾病实体识别与标准化的深度探索与实践.docx 生物医学文本中疾病实体识别与标准化的深度探索与实践一、引言 1.1研究背景在当今生物医学快速发展的时代，生物医学文本作为知识的重要载体，在医疗科研、诊断和治疗等领域扮演着举足轻重的角色。从海量的医学文献、电子病历到临床研究报告，生物医学文本中蕴含着大量宝贵的信息，如疾病的发病机制、诊断方法、治疗方案以及药物的疗效和副作用等。这些信息对于医学研究人员深入探究疾病本质、开发新的治疗手段，以及临床医生做出准确的诊断和治疗决策都具有不可或缺的价值。例如，在医学科研中，研究人员需要从大量的文献中获取关于疾病的最新研究成果，了解疾病的分子机制、遗传因素等，为进一步的实验研究提供理论依据。在临床诊断

2025-05-25 约2.61万字 20页立即下载

面向数据类别不平衡的电子病历命名实体识别研究.docx 面向数据类别不平衡的电子病历命名实体识别研究一、引言随着医疗信息化的快速发展，电子病历（ElectronicMedicalRecord，EMR）在医疗领域的应用越来越广泛。然而，由于数据类别不平衡的问题，使得在电子病历中进行命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）的准确率受到了严重影响。本文旨在研究面向数据类别不平衡的电子病历命名实体识别问题，提出一种有效的解决方法，以提高电子病历中命名实体识别的准确率。二、研究背景与意义电子病历是医院信息系统的重要组成部分，它记录了患者的诊断、治疗、用药等信息。命名实体识别是自然语言处理领域的一项重要技术，它可以自动识别文

2025-05-23 约4.51千字 9页立即下载

面向审计文本的命名实体识别技术研究与应用.docx 面向审计文本的命名实体识别技术研究与应用一、引言随着信息技术的飞速发展，审计工作面临着海量的数据和信息处理任务。在审计过程中，命名实体识别（NER）技术作为自然语言处理（NLP）的重要分支，能够有效地从审计文本中提取出关键信息，提高审计工作的效率和准确性。本文旨在研究面向审计文本的命名实体识别技术，探讨其技术原理及实现方法，以及在实际审计工作中的应用和价值。二、审计文本中命名实体识别技术的研究（一）技术原理 命名实体识别是一种从文本中识别并标注出具有特定含义的实体的技术。在审计文本中，这些实体主要包括人名、机构名、地点名、时间名等。其基本原理是利用计算机的自然语言处理技术，对审计文本进

2025-05-29 约3.46千字 7页立即下载

基于元学习策略的小样本命名实体识别研究.pdf ···················································································1 1.1··························································

2025-02-24 约10.19万字 54页立即下载

少样本命名实体识别与关系抽取方法研究.pdf 摘要 命名实体识别和关系抽取是信息抽取中的重要子任务，旨在从非结构化文本中获取结构化数据。由于大量应用场景缺乏标注数据，因此在该类场景下进行命名实体 识别和关系抽取成为了具有挑战性的任务。标注数据中的标签信息和外部知识库中的语义信息对少样本命名实体识别和关系抽取具有重要作用。因此，本文重点研究将内外部知识融入少样本命名实体识别和关系抽取模型的方法，主要工作及成果如下：（1）针对少样本命名实体识别任务中标签数据利用不充分的问题，本文提出了一种基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法。该方法是一种基于原型网络的两阶段命名实体识别方法。在构建实体类型原型向量时，将对应实体类型所包含

2025-03-15 约6.93万字 49页立即下载

基于迁移学习的小样本命名实体识别方法研究.pdf 基于迁移学习的小样本命名实体识别方法研究摘要近年来，深度学习因其出色的特征提取能力和高精度表现在机器学习领域备受瞩目，但仍需要大量标注数据进行有效训练。在许多实际应用场景中，缺乏标注数据和高成本的人工标注是命名实体识别任务难以解决的问题，在特定领域、小语种等缺乏标注资源的情况下尤为明显。迁移学习中的领域自适应是一种有效的方法，能够通过调整源领域模型参数以适应目标领域，解决命名实体识别任务中标注数据匮乏和难以进行实体标注的问题。现有的领域自适应方法以及小样本命名实体识别还存在以下问题：第一，虽然最大均值差异方法可以减少源领域和目标领域之间特征分布的差异，但其忽略了类别信息，从而

2025-05-23 约10.8万字 66页立即下载

资源受限环境下金融领域命名实体识别的研究.docx 资源受限环境下金融领域命名实体识别的研究一、引言随着信息技术的飞速发展，金融领域的数据量呈现出爆炸式增长。在这样的大背景下，命名实体识别（NER）技术成为了金融领域研究的重要方向。然而，在资源受限的环境下，如何有效地进行金融领域的命名实体识别，成为了一个亟待解决的问题。本文旨在探讨资源受限环境下金融领域命名实体识别的相关研究，分析现有方法的优缺点，并提出改进措施。二、金融领域命名实体识别的背景与意义金融领域的命名实体识别是指从金融文本中自动识别出具有特定意义的实体，如人名、机构名、产品名、事件名等。这些实体的准确识别对于金融信息的处理、分析和挖掘具有重要意义。然而，在资源受限的环境下，

2025-02-24 约3.61千字 7页立即下载